怎么完成对具体问题的整理基于互信息的知识分类算法导论

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2015-01-27 05:26 标签： 医疗期的具体算法
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南京理工大学
硕士学位论文
基于语义中心的KNN文本分类算法研究
姓名：魏建
申请学位级别：硕士
专业：计算机应用技术
指导教师：黄河燕;王树梅
座机电话号码
基于语义中心的KNN文本分类算法研究
本文主要研究了文本分类和聚类的相关算法，分析了其中的若干关键技术和难
点。首先，介绍了基于向量空间模型的文本表示方式和相应的特征权重计算方法，并
对几种较好的特征选择方法进行了对比分析；然后，着重剖析了两种性能优秀的分类
最终选择了较稳定的KNN算法应用于实际的系统。
法中样本实例的方法；语义中心的构造采用了文本聚类的方法实现，其中对适合文本
聚类的最近邻聚类算法的整个流程和细节问题作了详细的阐述，并使用了动态调整相
关参数的方法来优化聚类质量；特别是针对聚类初始中心点的确定，本文对已有的算
法进行改进，并给出了详细的算法流程等。
最后，本文针对不同规模的语料，对上述算法进行了实验验证，结果表明采用基
于语义中心的KNN分类算法，在保证分类准确率的情况下，系统分类速度大大提高。
关键词：文本分类，文本聚类，特征选择、聚类中心初始化、K近邻算法、
基于语义中心的KNN文本分类算法研究
Researchesonthe
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somecritical
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基于机器学习的文本分类算法研究
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硕士学位论文
基于决策树的分类算法研究
姓名:周海波
申请学位级别:硕士
专业:计算机应用技术
指导教师:屈志毅
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,
提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又潜在有用的信息和知识的过程。
在这一过程中,对数据的分类是数据挖掘领域研究的重要课题。
本文阐述了数据挖掘和分类技术的理论基础,主要介绍如何利用决策树方
法对数据进行分类挖掘,详细的描述了决策树的基本知识和相关算法,并对几
种典型的决策树算法进行了分析和比较。主要研究工作如下:
.在分析技术和决策树的基础上,提出了一种决策树在数据库挖
掘中的分析模型,为解决不同数据接口问题进行了有益的尝试;
.针对算法倾向于取值较多属性的缺点,引入概率影响因子对算
法作了修正,使决策树减少了对取值较多的属性的依赖性,并通过使用学生信息
训练集对两种算法建立的决策树进行比较,取得了良好的效果;
.利用修正后的决策树算法,使用语言,在兰州气象局气象技术保障
网络管理信息系统中进行数据挖掘,为决策部门提供了合理、科学的决策根据。
关键词:数据挖掘,决策树,,算法,信息熵,概率影响因子
: , .原创性声明
本人郑重声明:本人所呈交的学位论文,是在导师的指导下独立进行
研究所取得的成果。学位论文中凡引用他人已经发表或未发表的成果、数
据、观点等,均己明确注明出处。除文中已经注明引用的内容外,不包含
任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究成果做
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基于遗传规划的分类算法研究
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