knn分類演算法 knn分類演算法是一種傳統的基於統計的模式識別方法。演算法思想很簡單：對於一篇待分類文件，系統在訓練集中找到k個最相近的鄰居，使用這k個鄰居的類別為該文件的候選類別。該文件與k個鄰居之間的相似度按類別分別求和，減去乙個預先得到的截尾閾值，就得到該文件的類別測度。用knn也表示所選k個最相近文件的集合，公式（11-9）刻畫了上述思想[yang and liu,1999]。
其中，x為一篇待分類網頁的向量表示；di為訓練集中的一篇例項網頁的向量表示；cj為一類別；（當d屬於c}1,0{),(∈jicdyj時取1；當不屬於cdj時取0）；bj為預先計算得到的cj的最優截尾閾值；為待分類網頁與網頁例項之間的相似度，由文件間的余弦相似度公式（11-10）計算得到：
knn演算法本身簡單有效，它是一種lazy-learning演算法，分類器不需要使用訓練集進行訓練，訓練時間複雜度為0。knn分類的計算複雜度和訓練集中的文件數目成正比，也就是說，如果訓練集中文件總數為n，那麼knn的分類時間複雜度為o(n)。
knn需要人工分類一部分資料，例如代分類總數為4，則必須為每個分類尋找足夠的樣本，每個樣本有人工分類。對於某個代分類文件，隨機抽取n個鄰居，n的計算需要實際測試，選取合時的值，利用文件和這些鄰居的相似關係，以及鄰居的分類資訊，得到該類的分類資訊，尋找最大可能性的分類.
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