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2005 | OriginalPaper | Chapter

An Improved kNN Algorithm – Fuzzy kNN

Authors : Wenqian Shang, Houkuan Huang, Haibin Zhu, Yongmin Lin, Zhihai Wang, Youli Qu

Published in: Computational Intelligence and Security

Publisher: Springer Berlin Heidelberg

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As a simple, effective and nonparametric classification method, kNN algorithm is widely used in text classification. However, there is an obvious problem: when the density of training data is uneven it may decrease the precision of classification if we only consider the sequence of first k nearest neighbors but do not consider the differences of distances. To solve this problem, we adopt the theory of fuzzy sets, constructing a new membership function based on document similarities. A comparison between the proposed method and other existing kNN methods is made by experiments. The experimental results show that the algorithm based on the theory of fuzzy sets (fkNN) can promote the precision and recall of text categorization to a certain degree.

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Metadata
Title
An Improved kNN Algorithm – Fuzzy kNN
Authors
Wenqian Shang
Houkuan Huang
Haibin Zhu
Yongmin Lin
Zhihai Wang
Youli Qu
Copyright Year
2005
Publisher
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/11596448_109

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