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J-GLOBAL ID：201702282140621922   整理番号：17A1597892

本論文は,Canopyとラフ集合に基づくCRS-KNNテキスト分類アルゴリズムを提案した。【JST・京大機械翻訳】

CRS-KNN text classification algorithm based on Canopy and rough set

著者 (5件)： Yao Binxiu (曲阜師范大学 信息科学与工程学院,山東 日照,276800) ,  Ni Jiancheng (曲阜師范大学 軟件学院,山東 曲阜,273100) ,  Yu Pingping (曲阜師范大学 信息科学与工程学院,山東 日照,276800) ,  Cao Bo (曲阜師范大学 信息科学与工程学院,山東 日照,276800) ,  Li Linlin (曲阜師范大学 信息科学与工程学院,山東 日照,276800)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 53  号： 11  ページ： 172-177  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： KNNアルゴリズムの分類効率が訓練集合の規模と特徴次元の増加に伴い徐々に低下する問題に対して、Canopyとラフ集合に基づくCRS-KNN(Canopy Rough Set-KNN)テキスト分類アルゴリズムを提案した。まず第一に,処理したテキストデータをCanopyによってクラスタ化し,次に,ラフ集合理論によって得られたクラスタを用いて,近似的セグメンテーションを行い,次に,近似的領域を得ることができないことを示した。しかし,上部と下部の近似によって得られる境界領域のデータは,KNNアルゴリズムによって最終的なクラスを決定する必要がある。実験結果は,このアルゴリズムがKNNアルゴリズムのデータ計算規模を減少させ,分類効率を向上させることを示した。一方,従来のKNNアルゴリズムとクラスタリングアルゴリズムに基づくKNNテキスト分類アルゴリズムと比較して,精度,再現率,およびF1値は,ある程度改善された。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： クラスタ ,  *アルゴリズム ,  近似法 ,  *ラフ集合 ,  クラスタ化 ,  セグメンテーション ,  境界領域
準シソーラス用語： 再現率 ,  クラスタリングアルゴリズム ,  ラフ集合論 ,  *分類アルゴリズム ,  *テキスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Canopy clustering ,  rough set ,  k-Nearest Neighbor(KNN)algorithm ,  text classification

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 論文 ,  ラフ集合 ,  テキスト分類 ,  アルゴリズム ,  提案