分别使用最近邻（KNN）

资 源 简 介

分别使用最近邻（KNN）

详 情 说 明

在文本分类任务中，KNN（K-最近邻）、朴素贝叶斯（NB）和支持向量机（SVM）是三种常用的机器学习算法。它们各自有不同的优缺点，适用于不同的场景。

KNN（K-最近邻） 是一种基于距离的分类方法，它通过计算待分类样本与训练集中最近邻样本的距离来决定类别。KNN 的优点是简单直观，无需训练过程，但计算复杂度较高，尤其在大规模数据集上表现不佳。

朴素贝叶斯（NB） 基于贝叶斯定理，假设特征之间相互独立。它在文本分类中表现优秀，特别是在短文本（如新闻分类、垃圾邮件过滤）上计算速度快且效果稳定。但由于“朴素”假设，可能会忽略特征间的相关性，导致部分精度损失。

SVM（支持向量机） 通过寻找最优超平面来最大化分类间隔，适用于高维数据（如文本的TF-IDF特征）。SVM 在小样本数据集上表现优异，但训练时间较长，特别是核函数选择对结果影响较大。

实验报告中通常会对比三种算法的准确率、召回率、F1值等指标，并讨论不同特征（如词袋模型、TF-IDF）对性能的影响。通过交叉验证调优参数（如KNN的K值、SVM的核函数）可以进一步提升分类效果。