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文檔簡介
1、本文主要研究了文本分類和聚類的相關算法，分析了其中的若干關鍵技術和難點。首先，介紹了基于向量空間模型的文本表示方式和相應的特征權重計算方法，并對幾種較好的特征選擇方法進行了對比分析；然后，著重剖析了兩種性能優(yōu)秀的分類算法：KNN和SVM，并從理論和實驗上對兩者進行了對比，分析了各自的優(yōu)劣，并最終選擇了較穩(wěn)定的KNN算法應用于實際的系統(tǒng)。 為克服KNN算法分類速度較慢的缺陷，本文提出了使用語義中心代替KNN算法中樣本實例的方法；語
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