论文研究用于文本分类的改进KNN算法.pdf

采用灵敏度方法对距离公式中文本特征的权重进行修正；提出一种基于CURE算法和tabu算法的训练样本库的裁减方法，采用CURE聚类算法获得每个聚类的代表样本组成新的训练样本集合，然后用tabu算法对此样本集合进行进一步维护（添加或删除样本），添加样本时只考虑增加不同类交界处的样本，添加或删除样本以分类精度最高、与原始训练样本库距离最近为原则。