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基于KNN和LAS的短信文本语义分类研究
随着移动互联网时代的到来，短信已成为人们生活和工作中不可或缺的一部分。然而，由于短信文本短小精悍，使用的语言与书面语相对简单，因此进行文本分类是一项具有挑战性的任务。传统机器学习算法如朴素贝叶斯、决策树等在文本分类中已经得到广泛应用，然而这些方法在分类效果和系统性能方面存在不足。因此，本文提出基于KNN和LAS的短信文本语义分类方法，以提高分类效果和系统性能。
KNN是一种基于实例的学习方法，其基本思想是通过与待分类实例最近邻的已知类别实例来确定它的类别。在本文中，我们首先将短信文本表示为词向量空间模型，并通过余弦相似度计算待分类短信和已知短信之间的距离。然后选取k个距离最近的已知短信的类别进行投票，得出待分类短信的类别。KNN算法简单易懂，无需训练过程，但是在处理大规模数据时效率较低。
因此，本文结合线性判别分析（LAS）来提高系统性能。LAS是一种基于统计和代数的分类方法，可以降低数据维度，提高分类精度。具体地，我们使用LAS对数据进行降维处理，然后再使用KNN算法进行分类。LAS能够提高分类精度，同时减少计算量，是一种很好的算法优化方法。
此外，对于短信文本分类来说，特征选择也是一个重要的问题。在本文中，我们使用信息增益进行特征选择，选择和分类较相关的特征，提高分类精度。信息增益是一种统计学方法，通过计算每个特征对分类的贡献来进行特征选择。在计算信息增益时，我们将短信文本分词处理，统计每个词出现的频率，计算每个词的信息增益，从中选取最重要的词作为特征。
为了评估基于KNN和LAS的短信文本语义分类方法的性能，我们使用了UCI短信分类数据集进行实验。实验结果表明，我们提出的方法在分类效果和系统性能方面明显优于传统方法（朴素贝叶斯、决策树等），尤其是在处理大规模数据时。同时，我们实现了一个基于Web服务的短信分类系统，并进行了在线评估，表明该系统在实际应用中具有较高的准确率和效率。
综上所述，本文提出了基于KNN和LAS的短信文本语义分类方法，通过特征选择和算法优化，提高了分类效果和系统性能，具有实际应用价值。