基于多标记文本分类的ML-KNN改进算法  

Modified ML-KNN algorithm for multi-labeled text categorization

作　　者：许朝阳[1] 

机构地区：[1]莆田学院电子信息工程系,福建莆田351100

出　　处：《江苏师范大学学报（自然科学版）》2012年第3期27-30,42,共5页Journal of Jiangsu Normal University：Natural Science Edition

基　　金：莆田市科技项目(2011G04(2))

摘　　要：利用已经分类得到的类别标记结果之间的相关性,提出一种迭代的改进ML-KNN算法(I-ML-KNN),以提高多标记文本的分类效果.实验表明,改进的ML-KNN算法具有可行性和有效性.Using the existed class co-relation, a modified iterative ML-KNN algorithm is proposed in order to improve the classification accuracy of the multi-labeled text data. The experimental results verify the efficiency and probability of the modified ML-KNN algorithm feature selection in multi-labeled text categorization.

关 键 词：文本分类 多标记分类 ML-KNN 迭代 

分 类 号：TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]