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提出并实现了利用统计词频信息和语言信息相结合的方法选择特征，计算特征的权重值时不仅考虑词频，还利用了特征的集中度、分散度.经过训练和统计对每一类文本形成特征的权重向量，利用K -最近距离的方法对测试集进行分类.对英文文本的测试结果表明，该算法提高了文本分类的准确率.
基于K—最近距离的自动文本分类的研究
【摘 要】
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提出并实现了利用统计词频信息和语言信息相结合的方法选择特征，计算特征的权重值时不仅考虑词频，还利用了特征的集中度、分散度.经过训练和统计对每一类文本形成特征的权重向
【机 构】
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北京邮电大学信息工程学院
【出 处】
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北京邮电大学学报
【发表日期】
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2001年1期
【基金项目】
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国家自然科学基金
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