K-近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）算法是一种简单且有效的分类方法，广泛应用于各种领域，包括文本分类。然而，KNN在处理高维、稀疏的文本数据时，其性能往往受到距离度量方式和特征重要性的限制。本文旨在探讨如何通过优化距离度量和特征加权策略，提升KNN在文本分类中的性能。
KNN算法的基本思想是：给定一个训练集，对于一个新的待分类样本，计算它与训练集中所有样本的距离，选择距离最近的K个样本作为邻居，最后根据邻居的类别来决定待分类样本的类别（多数投票原则）。
在KNN中，距离度量是影响分类效果的关键因素之一。传统的欧氏距离在文本分类中往往效果不佳，因为文本数据具有高维性和稀疏性。为了提升分类效果，可以采用以下几种优化策略：
余弦相似度通过计算两个向量夹角的余弦值来衡量它们之间的相似性，更适合于处理文本数据。
def cosine_similarity(vec1, vec2):
dot_product = sum(v1 * v2 for v1, v2 in zip(vec1, vec2))
norm_vec1 = sum(v ** 2 for v in vec1) ** 0.5
norm_vec2 = sum(v ** 2 for v in vec2) ** 0.5
return dot_product / (norm_vec1 * norm_vec2)
曼哈顿距离，也称为城市街区距离，对于高维稀疏数据，计算效率较高。
def manhattan_distance(vec1, vec2):
return sum(abs(v1 - v2) for v1, v2 in zip(vec1, vec2))
在KNN中，每个特征都被平等对待，这往往忽略了特征之间的差异性。通过特征加权，可以进一步提升分类效果。
TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用的特征加权方法，通过计算词频和逆文档频率来评估词语的重要性。
def tf_idf(document, corpus):
# 示例代码，省略了详细的TF和IDF计算过程
tf = {} # 存储每个词在文档中的频率
idf = {} # 存储每个词的逆文档频率
# 计算TF和IDF...
# 返回加权后的特征向量...
return weighted_vector
通过特征选择技术，如卡方检验、互信息等，筛选出对分类任务贡献较大的特征，减少特征维度，提升分类效率。
通过实验对比，发现采用余弦相似度和TF-IDF加权策略后，KNN在文本分类任务中的准确率显著提高，同时计算效率也有所提升。
本文深入探讨了K-近邻算法在文本分类中的性能优化策略，通过优化距离度量和特征加权技术，显著提升了KNN的分类效果。未来，将进一步研究其他高级特征加权方法和集成学习技术，以期获得更好的分类性能。