朴素贝叶斯(Naive Bayes, NB)算法是机器学习领域中常用的一种基于概率的分类算法，非常简单有效。k近邻法(k-Nearest Neighbor, kNN)[30,31]又称为基于实例(Example-based, Instance-bases)的算法，其基本思想相当直观：Rocchio法来源于信息检索系统，后来最早由Hull在1994年应用于分类[74]，从那以后，Rocchio方法就在文本分类中广泛应用起来。

在介绍SVM和KNN分类算法的基础上,提出了一种新的、较简单的,但更为合理的基于表模型的文档表示方 法,阐述了一种基于表模型的分类算法———TableKNN算法。通过实验比较TableKNN算法与传统KNN算法应用于文 本分类的效果,证实了TableKNN算法在处理文本分类问题上的优越性。

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