KNN和SVM算法在中文文本自动分类技术上的比较研究

对于同一个非线性系统，比较单纯ε不灵敏支持向量机方法和基于主元提取、基于偏最小二乘提取的ε不灵敏支持向量机方法在输入相关和不相关两种情况下的拟合性能和抗干扰性能。仿真结果表明：当输入变量之间存在相

使用信息增益对高维文本做特征降维的基础上，将优化的语义理解和机器学习相结合，设计了一种新的混合语义理解的机器学习中文情感分类算法框架。

k-Nearest Neighbors algorithm (or k-NN for short) is a non-parametric method used for classification

针对KNN算法在处理大数据时的两个不足对其进行了研究，提出多层差分KNN算法。算法对已知样本根据类域进行分层，既避免了传统改进算法中剪辑样本带来的判别误差，又大大降低了无效的计算量；同时在最后一层采用

提出一种改进的KNN算法,该算法最大的优点是不需要K值,同时具有较好的分类性能。自编程序设计了改进的算法,并将其用于煤样所属煤种的快速分类。通过实验预测了煤样所属煤种。结果表明与经典KNN算法相比,改

基于SVM的Web文本分类，对短文本以及社交网络文本分类效果不错，推荐该学习资料。

其中有几个问题需要特别注意，这里只是简单的实现了KNN算法，其中还要考虑K值的选取等问题。比如这里由于是手动构造的样本数据，数据量太少，K值便不能设太大，否则对模型进行检验时会有误差。

利用matlab实现KNN算法对wine数据集的分类，并对分类结果进行了识别率的计算。

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文章目录1. KNN1.1 KNN 分类算法步骤1.2 KNN 的优缺点2. python 实现 本文将详细讲述 KNN 算法及其 python 实现 1. KNN KNN(K-Nearest Nei