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kNN算法在文本分类中的改进 被引量：4
1
作者 胡荣 罗庆云 《南华大学学报（自然科学版）》 2005年第3期78-80,共3页
kNN算法用已归类的数据训练分类器,它是一种基于实例研究(instancebased learning)文本分类算法.本文在研究kNN算法的基础上,结合k邻近法和最近特征线法的思想,提出了新的分类方法,k最近特征线法(k nearest feature line,kNFL),将其运... kNN算法用已归类的数据训练分类器,它是一种基于实例研究(instancebased learning)文本分类算法.本文在研究kNN算法的基础上,结合k邻近法和最近特征线法的思想,提出了新的分类方法,k最近特征线法(k nearest feature line,kNFL),将其运用于文本分类中,汲取了kNN算法和NFL算法的优点,降低了偶然误差,提高了算法适应性和分类精度. 展开更多
关键词 文本分类 kNN算法 NFL算法 k最近特征线法
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一种基于快速KNFL的模式分类法及其在寂声/语声段识别中的应用 被引量：1
2
作者 郑文明 赵力 邹采荣 《电路与系统学报》 CSCD 2003年第2期71-74,共4页
本文提出了一种基于快速K最近特征线(K Nearest Feature Line,KNFL)的模式分类法,这种方法可看作是对K最近邻法(KNN)的推广,它以最近特征线(Nearest Feature Line,NFL)为基础,先找出距离待识别点最近的K条特征线,再找出这K条特征线中属... 本文提出了一种基于快速K最近特征线(K Nearest Feature Line,KNFL)的模式分类法,这种方法可看作是对K最近邻法(KNN)的推广,它以最近特征线(Nearest Feature Line,NFL)为基础,先找出距离待识别点最近的K条特征线,再找出这K条特征线中属于某一类别数目最多的那一类作为识别结果。而在对NFL的搜索中,提出了一种快速的计算方法,使得KNFL计算量大大减少。此外,本文可以把这种算法应用于语音信号的寂声/语声段的识别中。实验结果表明,将KNFL应用于语声段/寂声段的识别会得到良好的效果。 展开更多
关键词 k最近特征线(kNFL) 模式分类 语音信号处理
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改进的K最近特征线算法在文本分类中的应用 被引量：1
3
作者 谭冠群 丁华福 《哈尔滨理工大学学报》 CAS 2008年第6期19-22,共4页
KNFL算法是一种近年来在人脸识别领域得到广泛应用的算法,这种算法认为类中两点的连线也可以近似代表类的特征,把它应用于文本分类领域可以得到较好的分类效果,但是由于时间复杂度比较高,影响了其实用价值.本文提出了一种应用于文本分... KNFL算法是一种近年来在人脸识别领域得到广泛应用的算法,这种算法认为类中两点的连线也可以近似代表类的特征,把它应用于文本分类领域可以得到较好的分类效果,但是由于时间复杂度比较高,影响了其实用价值.本文提出了一种应用于文本分类的改进的KNFL算法,计算出类的中心点后再进行两次过滤,分别将离类中心点较远的特征点和特征线过滤掉,减少了训练集样本数目,在对分类精确度影响不大的情况下,改善了KNFL算法的分类效率,最后用实验验证了该算法的有效性. 展开更多
关键词 文本分类 k最近特征线 kNN算法
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一种基于构建-竞争聚类及KNNFL的事件探测与追踪系统 被引量：2
4
作者 雷震 吴玲达 +1 位作者 雷蕾 刘宇弛 《系统工程理论与实践》 EI CSCD 北大核心 2006年第3期68-74,共7页
一种构建-竞争聚类法被用于事件探测,该方法是受神经网络研究中构建-竞争学习的思想启发的.另外,提出了一种用于事件追踪的基于K近邻特征线(KNNFL)的分类方法,这种基于最近邻特征线(NFL)的方法本质上可以看作是对K近邻(KNN)法的推广,将... 一种构建-竞争聚类法被用于事件探测,该方法是受神经网络研究中构建-竞争学习的思想启发的.另外,提出了一种用于事件追踪的基于K近邻特征线(KNNFL)的分类方法,这种基于最近邻特征线(NFL)的方法本质上可以看作是对K近邻(KNN)法的推广,将改进后的KNN融入到NFL中形成KNNFL是为了更适合新闻事件的分析.研究结果表明,本文所提出的方法与传统的增量k均值法、Single-Pass法、Rocchio法以及KNN法相比较,可以获得更好的效果.通过分析可以看到,KNNFL即使在正例样本非常稀少的情况下仍然具有鲁棒性的表现. 展开更多
关键词 事件探测与追踪 构建-竞争 k近邻特征线
原文传递
基于LDA+kernel-KNNFLC的语音情感识别方法 被引量：8
5
作者 张昕然 查诚 +2 位作者 徐新洲 宋鹏 赵力 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第1期5-11,共7页
结合K近邻、核学习方法、特征线重心法和LDA算法,提出了用于情感识别的LDA+kernel-KNNFLC方法.首先针对先验样本特征造成的计算量庞大问题,采用重心准则学习样本距离,改进了核学习的K近邻方法;然后加入LDA对情感特征向量进行优化,在避... 结合K近邻、核学习方法、特征线重心法和LDA算法,提出了用于情感识别的LDA+kernel-KNNFLC方法.首先针对先验样本特征造成的计算量庞大问题,采用重心准则学习样本距离,改进了核学习的K近邻方法;然后加入LDA对情感特征向量进行优化,在避免维度冗余的情况下,更好地保证了情感信息识别的稳定性.最后,通过对特征空间再学习,结合LDA的kernel-KNNFLC方法优化了情感特征向量的类间区分度,适合于语音情感识别.对包含120维全局统计特征的语音情感数据库进行仿真实验,对降维方案、情感分类器和维度参数进行了多组对比分析.结果表明,LDA+kernel-KNNFLC方法在同等条件下性能提升效果最显著. 展开更多
关键词 语音情感识别 k近邻 核学习 特征重心线 线性判别分析
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基于改进KNFL算法的海量文本分类研究 被引量：4
6
作者 张先飞 李弼程 刘安斐 《微计算机信息》 北大核心 2005年第11S期159-160,163,共3页
KNFL算法是近年来在人脸识别领域提出并广泛应用的分类算法,它认为类空间中两点的连线可以比类内的点更能代表类空间的特征。如果仅依据特征线距离来分类,会造成误分。这里为消除类内离群点对分类的影响提出引入加权系数,并结合类中心... KNFL算法是近年来在人脸识别领域提出并广泛应用的分类算法,它认为类空间中两点的连线可以比类内的点更能代表类空间的特征。如果仅依据特征线距离来分类,会造成误分。这里为消除类内离群点对分类的影响提出引入加权系数,并结合类中心距的概念提出改进算法,并将其应用到海量文本分类中去。试验结果证明此改进算法能够提高文本分类精度,很好的降低了分类器对训练规模的要求。 展开更多
关键词 k最近特征线 离群点 类中心距
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基于BM3D预处理的纹理光照不变特征提取算法
7
作者 占俊杰 尚赵伟 《计算机与现代化》 2015年第10期50-54,共5页
为消除光照变化对图像结构信息的影响,提出基于三维块匹配(BM3D)预处理的纹理光照不变特征提取算法。基于BM3D算法的良好降噪特性,该方法首先对图像各颜色通道采用BM3D降噪,利用小波变换得到各颜色通道对数域的低频和高频分量,然后对低... 为消除光照变化对图像结构信息的影响,提出基于三维块匹配(BM3D)预处理的纹理光照不变特征提取算法。基于BM3D算法的良好降噪特性,该方法首先对图像各颜色通道采用BM3D降噪,利用小波变换得到各颜色通道对数域的低频和高频分量,然后对低、高频分量分别运用小波和Bayes-Shrink算法降噪,并构造光照不变量,最后采用主成分分析(PCA)降低特征维度,取得特征向量,并利用K-最近特征线分类器进行图像分类。在Outex_TC_00014纹理数据库的实验结果表明,该算法具有较好的分类效果。 展开更多
关键词 三维块匹配(BM3D) 小波变换 Bayes-Shrink 主成分分析(PCA) k-最近特征线分类器
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