一种基于apiori算法改进的knn文本分类方法
针对现在机器学习的文本分类算法普遍使用的knn，支持向量机，神经网络等算法进行分类中存在的两个问题，没有考虑到语义关联对其文本的影响和受文章长短对其词频向量大小的影响，通过结合apiori算法进行改进knn算法的方法对文本分类样本进行了分类实验，结果表明，该改进算法相对于为改进前平均查准率有10%左右的提升，平均召回率有5%左右的提升,得出该方法能有效提高文本分类准确率的结论。
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