为了解决传统分类方法计算复杂度高及可扩展性差的问题,提出了互依赖和等效半径的概念,并将两者相结合,提出新的分类算法——基于互依赖和等效半径、易更新的分类算法IER.IER算法根据互依赖作为特征选择的量度,通过较长特征值的选择降低维度,通过重心和等效半径来建立分类模型.算法分析显示IER计算复杂度较低,扩展性能较好,适用于大规模场合.将IER算法应用于中文文本分类,并与kNN算法和类中心向量法进行比较,结果表明,在提高分类精度的同时,IER还可以大幅度提高分类速度,有利于对大规模信息样本进行实时在线的自动分类.
东南大学学报：英文版
2007年1期
