基于粒子群優(yōu)化的快速knn分類(lèi)算法-資料下載頁(yè)
2025-10-08 18:02本頁(yè)面
【導(dǎo)讀】1論文背景與意義。3粒子群優(yōu)化算法。4基于粒子群算法的K近鄰分類(lèi)算法。基于機(jī)器學(xué)習(xí)的文本分類(lèi)過(guò)程，與智能優(yōu)?；夹g(shù)結(jié)合，對(duì)于龐大的文檔集合分類(lèi)，利于提高分類(lèi)的速度和精度。智能優(yōu)化應(yīng)該作為文本分類(lèi)的重要一環(huán)。③計(jì)算訓(xùn)練文本集樣本與測(cè)試文本的相似度，選出與測(cè)試文本最相。⑤比較類(lèi)的權(quán)重，將文本分到權(quán)重最大的類(lèi)CI中。使用并行和結(jié)構(gòu)化策略，隨機(jī)但有指導(dǎo)。性地加強(qiáng)高維空間的搜索能力。所搜索的目標(biāo)空間點(diǎn)有最小的適應(yīng)度函。具有全局搜索和快速收斂的特點(diǎn)。PSO種群中任一粒子i的移動(dòng)速度。KNN方法窮盡搜索整個(gè)樣本空間的代價(jià)。粒子群算法群體的隨機(jī)搜索能力，群體?？臻g內(nèi)快速獲得k個(gè)近鄰樣本。子群種群個(gè)數(shù)Q，誤差閾值ε。KNN算法的參數(shù)包括k近鄰的選擇，本文。數(shù)分別為50和100。當(dāng)特征向量的維數(shù)為50時(shí)，PSOKNN算法比。KNN的分類(lèi)時(shí)間平均減少72%。
【正文】 75 157 75 140 PSOKNN 75 48 75 43 算法 k=35 k=25 誤分率 時(shí)間 (s) 誤分率 時(shí)間 (s) KNN 107 101 PSOKNN 31 29 表 2 特征向量維數(shù)為 50時(shí)的結(jié)果 ? 當(dāng)特征向量的維數(shù)是 100時(shí)，相對(duì)算法 KNN的分類(lèi)時(shí)間而言，本文算法 PSOKNN平均減少了 69%的分類(lèi)時(shí)間； ? 當(dāng)特征向量的維數(shù)為 50時(shí)， PSOKNN算法比KNN的分類(lèi)時(shí)間平均減少 72%。 PSOKNN算法在保持分類(lèi)性能不變的情況下，可以大大減少分類(lèi)時(shí)間
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