【摘 要】
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文本自动分类是一种有效的组织信息和管理信息的工具,传统分类方法一般在分类效果和运行效率上两者不可兼得,通过综合Rocchio和KNN2种分类方法的优点,设计出一种基于多代表点
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文本自动分类是一种有效的组织信息和管理信息的工具,传统分类方法一般在分类效果和运行效率上两者不可兼得,通过综合Rocchio和KNN2种分类方法的优点,设计出一种基于多代表点的文本分类方法,该方法通过对各类挖掘出多个有效的代表点（真实或虚拟的）,再使用基于这些代表点的Rocchio和KNN方法进行分类.实验表明,该方法以较少的训练时间达到令人满意的分类效果,并且能很好地解决不平衡类问题,实验结果显示,该方法能达到与SVM相当的分类效果.
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