《表2 特征降维数据：基于KNN模型的藏文文本分类研究与实现》

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《基于KNN模型的藏文文本分类研究与实现》

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利用信息增益算法对实验语料样本进行特征降维降维处理结果如表2所示。由表2实验结果可知，通过词典匹配方法获得1，483个独立的样本特征，构成初始特征向量S1，然后利用信息增益算法较强的降维处理能力，对初始特征向量S1进行降维处理，最终形成维度为425的特征向量S2。降低藏文文本的词特征维度后，所获得的特征字符向量S2如图2所示。