三种分类算法的实验比较  

An Experimental Comparative Study on Three Classification Algorithms

作　　者：蔡巍[1] 王永成[1] 李伟[1] 尹中航[1] 

机构地区：[1]上海交通大学计算机科学与工程系,上海200030

出　　处：《上海交通大学学报》2004年第4期510-512,共3页Journal of Shanghai Jiaotong University

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60082003)

摘　　要：对文本自动分类算中的k最近邻算法、向量空间模型算法以及混合分类算法进行了比较分析,在构造分类用知识库的主题抽取方法相同的条件下,使用中国资讯行提供的2000篇网上新闻语料分别对3种分类算法作了实验研究.实验结果表明,针对网上新闻而言,混合分类算法性能指标优于另外2种算法.结合实验语料环境,对3种分类算法的适用范围作了分析.A comparative analysis of three text automatic classification algorithms i.e.k nearest neighbors, vector space model and hybrid classification algorithm was presented. The experiment used 2 000 pieces of internet news provided by ChinaInfoBank. The result shows that the hybrid algorithm's performance presented by our group is superior to the other two algorithms. The paper also analyzed the three classification algorithms applied range combined with experimental corpus.

关 键 词：分类算法 K最近邻算法 向量空间模型算法 混合算法 

分 类 号：TP391.32[自动化与计算机技术—计算机应用技术]