文本分类中的特征提取和分类算法综述

文本分类中的特征提取和分类算法综述

摘要：文本分类是信息检索和过滤过程中的一项关键技术，其任务是对未知类别的文档进行自动处理，判别它们所属于的预定义类别集合中的类别。本文主要对文本分类中所涉及的特征选择和分类算法进行了论述，并通过实验的方法进行了深入的研究。

采用kNN和Naive Bayes分类算法对已有的经典征选择方法的性能作了测试，并将分类结果进行对比，使用查全率、查准率、F1值等多项评估指标对实验结果进行综合性评价分析.最终，揭示特征选择方法的选择对分类速度及分类精度的影响。

关键字：文本分类特征选择分类算法

A Review For Feature Selection And Classification

Algorithm In Text Categorization

Abstract:Text categorization is a key technology in the process of information retrieval and filtering,whose task is to process automatically the unknown categories of documents and distinguish the labels they belong to in the set of predefined categories. This paper mainly discuss the feature selection and classification algorithm in text categorization, and make deep research via experiment.

kNN and Native Bayes classification algorithm have been applied to test the performance of classical feature detection methods, and the classification results based on classical feature detection methods have been made a comparison. The results have been made a comprehensive evaluation analysis by assessment indicators, such as precision, recall, F1. In the end, the influence feature selection methods have made on classification speed and accuracy have been revealed.

Keywords:Text categorization Feature selection Classification algorithm

)

|(log )|()()|(log )|()()(log )()(111t C p t C p t p t C p t C p t p C p C p t IG i m i i i m

i i i m i i ∑∑∑===++-=前言

互联网技术的高速发展引起了信息量的爆炸式增长，面对庞大的数据信息，如何在大规模的文本异构信息中准确、快速、全面地查找到个人所需的特定信息，已经成为了一项具有非常重要意义

的研究课题[1]

。

文本分类的主要功能就是对相关的文档集合进行类别的标签与分配，其主要依据是在文本训练过程中将那些已经被提前分配合理的作为类别标签的训练文档集和。作为自动信息管理的核心技术，人工智能与信息检索技术是文本自动分类的两大技术基础，在组织和管理海量文本信息技术领域中

文本分类是一种非常有效的技术手段[1]

。所以，对文本自动分类技术的深入研究有着非常重要的理论意义与实用价值。

目前通常采用向量空间模型来描述文本向量[2]

。然而，面对高维的文本特征，如果不进行降维处理，则会造成“维度灾难”，从而大大影响分类效果。特征降维是文本分类过程中的一个重要环节。特征提取和特征抽取是特征降维技术的两大类，相对于特征抽取方法，特征提取方法因其快速、简单、便捷的优点，在文本分类领域中得到广泛的应用。

选择合适的文本表示模型、特征降维方法和分类器算法对文本分类的速度和精度有着至关重要的影响。本文主要采用NewsGroups 语料库中的20news-18828数据源，使用kNN 和Native Bayes 分类算法对验证几种已有的经典特征选择方法，并将其分类结果进行比较，揭示特征提取算法对分类性能的影响。

1、几种经典的特征提取方法

1.1 文档频率（DF ）

文档频率是指在训练文档集中某词条出现过的文档总数[3]

。文档频率特征提取方法的基本思想是：首先根据具体情况设定最小和最大的文档频率阈值，接着计算每个特征词的文档频率。如果该特征词的文档频率大于已设定的最大文档频率阈值或小于最小的文档频率阈值，则删除该特征词，否则保留。

N

n t DF t

=

)( （式1-1） 其中，t n 表示词条t 在文档中出现的次数，N 表示文本的总词汇数。 DF 是一种最简单的词约简技术，常用于大规模的语料特征选择中。但其缺点是如果某一稀有

词条主要出现在某类训练集中，能够很好地反应该类别的特征，但因低于某个设定的阈值而直接滤除掉，因此就可能影响文本分类器的分类精度。

1.2 信息增益（IG ）

在文本分类系统中，信息增益算法通过统计某一个特征词t 在文本类别中是否出现的文档频数来计算该特征项t 对于文本类别i c 的信息增益。该算法考虑了特征t 在文档中出现前后的信息熵之差，

公式定义为[3]

：

（式1-2）

其中，m 表示语料库中文档类别总数；)(i C p 表示i C 类文档在语料库中出现的概率；)(t p 表示包含特征t 的文档的概率；)(t p 表示不包含特征t 的文档的概率；)(t C p i 表示包含特征t 的文档属于类别i C 的概率；)(t C p i 表示包含特征t 的文档不属于类别i C 的概率。

信息增益法的缺点是，它考虑了特征未发生的情况，尽管特征不出现的情况也可能对文本分类的判别有积极作用，但这种积极作用往往要远小于考虑这种情况时对文本分类带来的干扰。

1.3 互信息（MI ）

互信息衡量的是某个特征词和特征类别之间的统计相关性。因此，某个特征词t 和某个文本类别i c 互信息定义度量两个给定对象之间的相关性，在不良信息过滤问题中用以度量特征项对于文本主

题的区分度。特征词t 和类别i c 的互信息公式定义如下[4]

：

（式1-3） 其中，m 为类别数；)(i C p 表示类别i C 的概率；),(i C t p 表示包含特征t 且属于类别i C 的概率；

)(t p 表示特征t 的概率；)(i C p 表示属于类别i C 的概率。 互信息值较高的特征词通常在某个类别i c 中出现的概率高，而在其他文本类别中出现的概率低，也就更有可能被选作为文本类别i c 的特征。在m 个类别的文本训练集上特征项t 的互信息值公式定

义如下[5]

：

),()(1

∑==m

i i i c t MI c p MI （式1-4）

1.4 2χ统计（CHI ）

2χ统计用来衡量特征词条t 和类别i c 之间的统计相关性。假设特征t 和类别i c 之间是符合一阶

自由度的2χ分布，则特征词t 对于类别i c 的2

χ统计公式定义如下[6]：

（式1-5）

其中，A 表示属于i c 类且包含t 的文档频数，B 表示不属于i c 类但是包含t 的文档频数，C 表

示属于i c 类但是不包含t 的文档频数，D 表示不属于i c 类且不包含t 的文档频数。

对于多类问题，分别计算t 对于每个类别的卡方统计值，再用下面两种公式计算特征t 对于整个样本的卡方统计值，分别进行检验：

（式1-6）

（式1-7）

其中，n 为类别数，从原始特征空间中移除低于特定阈值的特征，保留高于该阈值的特征作为文档表示的特征。

当特征词t 与文本类别i c 相互独立时，0),(2=i c t χ，此时特征t 不含有任何与文本类别i c 有关

的鉴别信息。反之，),(2

i c t χ的值越大，t 与i c 的统计相关性越强。但是通过2χ统计的公式可看出，该方法对低文档频率的特征项不靠谱，因其提高了在指定文本类别中出现的频率较低但却大量存在于其他类别的特征项在该文本类别中的权值。

),(max )(212max i n t c

t t χχ==)()(),(log

)(),(1i i m

i i i c p t p c t p c p c t MI ∑==)(*)(*)(*)()(*),(2

2

D C B A D B C A CB AD N c t i ++++-=

χ)

,()()(212i n i i avg C t C p t χχ∑==

1.5 TF-IDF

词汇频率： ，其中，N 表示文本的总词汇数，w N 表示词w 在文本中出现的次数，

TF 的值越大，词w 与文本的相关性就越强；

逆文档频率：

其中，w

D 表示包含词w 的文档数，D 表示语料库中的总文档数

目，IDF 值越大，该词与文档的相关性越低。

（式1-8） 针对TFIDF 算法的归一化计算公式为：

（式1-9）

2、文本分类方法

文本分类方法主要分为两大类：基于规则的分类方法和基于统计的分类方法。其中基于规则的

分类方法包括：决策树、关联规则和粗糙集等；基于统计的分类方法包括：K-最近邻算法、朴素贝叶斯、支持向量机等算法。由于后者具有实现简单、分类性能良好的优点，故而在文本自动分类领域中应用广泛。

2.1 K-最近邻算法

K-最近邻算法（kNN ），是一种基于向量空间模型的类比学习方法。因其简单、稳定、有效的特点，被广泛应用于模式识别系统中。

使用kNN 算法分类时，首先将待分类文档通过特征权重计算表示成空间向量形式的特征集合；然后，根据相应的准则将特征向量与预先确定好类别的样本权重向量进行相关的计算，得到前K 个相似度较高的文本；最后，判定该文档的文本类别属性。

在计算文本相似度时，通常采用向量夹角余弦来度量。在空间模型中，通过计算两个文本向量之间夹角α的余弦值来表示两个文档i d 和j d 之间的文本相似度，计算公式如下：

（式2-1）

其中，ik w 表示第i 个文档的第k 个属性值。当两个文本越相似时，),(j i d d sim 的值越大。 通过上述计算公式，从预先确定好类别的文档集合中选取前K 个与待分类文档最接近的样本。 对于待分类样本的K 个近邻样本，依次计算对每个类别的权重，计算公式如下：

∑

∈=

kNN

d j i i j i c d y d x sim c x p

),(),(),( （式2-2）

其中，x

表示待分类文档的特征向量，),(j i c d y 则表示文本类别属性函数，若文档i d 属于类j c ，

则该函数值为1，否则为0.

N N TF w

=)log(w D D IDF =???

??

?=)(log ),(),(i j

i

j

i

t N N d t TF d t TFIDF ∑==

n

i j

i

j i ij d t TFIDF d t TFIDF W 1

2

)

,()

,()(*)(*cos ),(1

2

1

21

∑∑∑=====M

k jk M k ik jk

M

k ik

j i W W W W

d d sim α

在文本分类中，K-最近邻算法的主要过程是：在文本的训练阶段，将文本训练集文档分别表示成机器可识别操作的特征向量的形式；在文本分类阶段，主要进行文本的相似度计算和权重值排序。在分类中，K-最近邻算法的时间复杂度与文本训练集合的文档总数成正比，该算法的时间复杂度较高，更适用于文本训练集合规模较小的文本分类系统。

2.2 朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯算法[7]

可应用到大规模文本集合中，具有方法简单、速度快、分类准确率高等优点。理论上，由于朴素贝叶斯算法所基于的假设太过于严格，故而其分类效果要普遍优于其他分类算法，但是在实际应用中并不能完全符合理论中的假设条件，则算法的准确率会有一定程度的下降。在类别数目较多或者类别之间相关性较小的情况下，该模型的分类性能才能达到最佳。

假设训练集中存在j 个类别，类别集合表示为},...,{21j c c c C =，文本特征词集合表示为

},...,,{21j t t t T =，各个文本特征对给定文本类别的影响是相互独立的。那么，类别i c 的先验概率为：

（式2-3） 其中，i N 表示属于i c 类别的文本数目，N 表示训练集的文本总数。

设j t 表示文本特征集合中的第j 个特征词，)(i j c t p 表示特征词j t 在所有属于类别i c 的文档集

中出现的概率。则未知类别文本d 属于文本类别i c 的条件概率)(i c d p 为：

)()),...,,(()(121i j j

i i j i c t p c t t t p c d p =∏== （式2-4）

根据贝叶斯定理，文本类别i c 的后验概率)(d c p i 为：

（式2-5）

（式2-6） 其中，)(d p 表示d 文本中所有特征词在整个文本集合中出现的概率，为常数。因此，上式简化

为：

)()()(i i i c p c d p d c p = （式2-7） 结合式2-4和2-7，可得

)()()(1i j j

i i i c t p c p d c p =∏= （式2-8）

利用式2-8计算出的每个类别对于文档d 的后验概率值，然后将文档d 判定到概率值最大的那个文本类别中去。

2.3 支持向量机（SVM ）

支持向量机SVM 算法是一种基于统计学理论的机器学习方法。该理论的基本思想是在准确性和机器容量之间，对于给定的具有有限数量训练文本集的学习任务进行折衷，以期望得到最佳的应用

性能[8]

。该算法依据结构风险最小化的原则，合理地选择特征集合以及文本类别的判定函数，以保证通过有限实验条件下所得到的性能良好的文本分类器在对实际的分类中效果仍然良好，最终得到

一个分类性能优异并具有广泛应用性的学习机[9]

。

SVM 算法是依据线性且可分情况下的最优分类平面提出的，如图所示：

j

i N

N c p i i

,...,3,2,1,)(==)

()()()(d p c p c d p d c p i i i

=

∑

==j

i i i c d p c p d p 1

)

()()(

图1 最优分类超平面和支持向量

图1：SVM中的分类平面

如图1所示，样本集合能够被平面H完全区分开，同时使直线H1、H2间的距离最大。其中，H1、H2是指在样本集合中平行于H并且过离H最近的点的直线。支持向量机的基本思想是：首先将样本输入空间，通过某种非线性变换（通过定义适当的内积实现）转换到高维空间中去，并且在高维空间线性可分的情况下通过计算得到文本最优分类平面[10]。

通常，一个分类面只能对两个类别进行划分，而对于多类别的文本分类问题，就需要构造多个超平面，将每一类别和其它的类别区分开来。同时，稀疏、高维的数据对SVM算法基本没影响，因此能够更好地体现文本数据的类别特征，相对于其它分类算法，SVM算法的文本分类准确率较高。大量实验结果表明，支持向量机的文本分类效果明显优于其它的文本分类算法[11]。

3、分类系统实现与结果分析

3.1 文本分类系统的整体设计

本文使用Newsgroups18828数据源和java软件设计平台做分类分类实验，实现了文本训练与测试前的文本预处理等相关工作，通过利用java软件编程，生成了朴素贝叶斯分类器和KNN分类器。

在面对大规模的文本数据时，文本预处理后所得到的特征项数量巨大，给分类器的处理工作打来很大困难，因此需通过特征降维（即加入特征降维模块）来降低分类器的处理的复杂度。整个系统分为四个模块：文本预处理模块、特征降维模块、分类模块及测试评估模块，系统框架如图2所示。具体的处理流程如下：

（1）将语料库中的文本进行预处理（去停顿词、虚词等处理）后，形成原始特征集和；

（2）在文本预处理模块处理的结果的基础上，循环读取每个特征词条，获得其相关的词频以及文档频率等信息。然后统计特征提取方法所需要的参数，利用特征提取方法进行计算，选出预定数目的最能代表各个类别特征的最优特征集和，经过权重计算，区别每个特征词条所代表的文本类别信息大小并存储；

（3）把文档表示为文本特征向量的表示形式，经过分类模块处理过程得到最终的文本分类结果；

（4） 最后通过测试评估模块，对文本分类结果进行分析与比较，验证采用不同的特征提取方法进行特征降维，对分类结果的影响。

图2：文本分类实验系统框图

3.2 系统功能模块设计

3.2.1 文本预处理模块

文本预处理模块主要是利用分词词典对语篇内容进行词的划分，并去除标点符号、各类虚词、停顿词等，得到一个词的列表文件。详细的处理过程参照文档预处理类DataPreProcess.java 。

具体步骤如下：

1） 英文词法分析，去除数字、连字符、标点符号、特殊字符，所有大写字母转换成小写，可以用正则表达式 String res[]=line.split(“[^a-zA-Z]”)；

2） 去停用词，过滤对分类无价值的词； 3） 词根还原stemming,基于Porter 算法

3.2．2 特征降维模块

文本预处理将语料库中出现的绝大部分词条作为文档的特征项，形成特征向量空间，致使原始特征空间的维数非常大，势必会增加机器学习的时间和空间的复杂度。因此，需通过特征降维实现对原始特征集的空间降维处理，以便提高文本分类系统的工作效率。该模块将原始特征集合中的特

训练文本集

文本预处理 构造分类器

测试文本集

特征提取

文本预处理

分类

建立特征模型

文本向量化表示

分类结果的分析 与评价

分类器

征词条按照特征提取方法进行计算评价，最后选出前N 个（预定数目）个权重值最大的特征词构成特征集合。

在提取特征词时，首先统计所有文档中出现不重复的单词的数目，通过两种策略选取特征词。策略一：可保留所有词作为特征词；策略二：选取出现次数大于等于4次的词作为特征词。统计结果如下：

出现次数大于等于1次的词有87554个

出现次数大于等于2次的词有49352个 出现次数大于等于3次的词有36456个 出现次数大于等于4次的词有30095个

保留所有词作为特征词 共计87554个

选取出现次数大于等于4次的词作为特征词共计30095个

3.2.3 文本分类模块

（1）朴素贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类器有两种模型 ： 1） 多项式模型（以单词为粒度）

类条件概率P(t k |c)=(类c 下单词t k 在各个文档中出现过的次数之和+1)/ （类c 下单词总数+训练样本中不重复特征词总数） 先验概率P(c)=类c 下的单词总数/整个训练样本的单词总数 2） 伯努利模型（以文件为粒度）

类条件概率P(t k |c)=（类c 下包含单词t k 的文件数+1）/(类c 下单词总数+2) 先验概率P(c)=类c 下文件总数/整个训练样本的文件总数

由于多项式模型分类准确率较高，故本文的朴素贝叶斯分类器采用多项式模型。 （2）KNN 分类器 KNN 算法描述：

1） 文本向量化表示，由特征词的TF*IDF 值计算； 2） 在新文本到达后，根据特征词确定新文本的向量；

3） 在训练文本集中选出与新文本最相似的k 个文本，相似度用向量夹角余弦度量，计算公式为：

一般采用先设定一个初始k 值，然后根据实验测试结果调整k 值，本文中取k=20。

)

(*)(*cos ),(1

2

1

2

1∑∑∑====

=M

k jk M

k ik

jk

M

k ik

j i W W W W

d d sim α

4）在新文本的 K 个邻居中，依次计算每类的权重，每类的权重等于K个邻居中属于该类的训练样本与测试样本的相似度之和；

5）比较类的权重，将文本分到权重最大的那个类别中。

3.2.4 测试评估模块

（1）朴素贝叶斯算法实现

在java编程实现中，包含两大类：贝叶斯算法类（NaiveBayesianClassifier.java）与测试集与训练集创建类（CreateTrainAndTestSample.java）。其中，分类器主类如图3所示

图3：朴素贝叶斯分类器主类

Java代码注解：

1）计算概率用到了BigDecimal类实现任意精度计算；

2）用交叉验证法做十次分类实验，对准确率取平均值；

3）根据正确类目文件和分类结果文计算混淆矩阵并且输出；

4）Map cateWordsProb key为“类目_单词”, value为该类目下该单词的出现次数，避免重复计算。

朴素贝叶斯分类器分类结果（混淆矩阵）如图4所示：

图4：贝叶斯分类法分类结果的混淆矩阵表示

（2）KNN算法实现

在java编程实现中，包含两大类：文档向量计算类（ComputeWordsVector.java）和KNN算法实现类（KNNClassifier.java）。分别如图5和图6所示：

图5：文档向量计算类

Java代码注解：

1）计算IDF非常耗时，3万多个词的属性词典初步估计需要25个小时；

2）可以先尝试所有词的IDF都设成1的情况。

图6：KNN分类器主类

Java代码注解：

1）用TreeMap>保存测试集和训练集；

2）注意要以"类目_文件名"作为每个文件的key，才能避免同名不同内容的文件出现；

3）注意设置JM参数，否则会出现JAVA heap溢出错误；

4）本程序用向量夹角余弦计算相似度。

KNN算法的分类结果（混淆矩阵）如图7所示：

图7：KNN分类器的分类结果表示

3.3实验结果分析

（1）贝叶斯分类结果与分析

由不同的特征提取策略，可得贝叶斯分类器结果如下：

方法一：取所有词作为特征词，共87554个。做10次交叉验证实验，平均准确率78.19%，用时23min，第6次实验准确率超过80%；

方法二：取出现次数大于等于4次的词作为特征词，共计30095个。做 10次交叉验证实验，平均准确率77.91%，用时22min，第6次实验准确率超过80% 。

结论：朴素贝叶斯算法不必去除出现次数很低的词，因为出现次数很低的词的IDF比较大，去除后分类准确率下降，而计算时间并没有显著减少。

（2）KNN分类结果与分析

由于KNN分类算法的复杂度较高，若选取所有词作为特征词进行分类实验，则所需时间较长，为了适当提高分类效率，考虑提取出现次数不小于4次的词作为特征词，分类结果如下：

取出现次数大于等于4次的词共计30095个作为特征词： 10次交叉验证实验平均准确率78.19%，用时1h55min，其中有3次实验准确率超过80%。

（3）两种分类算法的性能比较

在相同的硬件环境下，贝叶斯分类算法和KNN分类算法经比较，可知：在分类准确率方面，KNN 算法更优；在分类速度方面，朴素贝叶斯算法更优。

4、结论

本文首先对文本分类的相关技术做了详细的介绍，然后针对文本分类系统中的特征提取过程和算法进行了进一步的研究与探讨。对特征降维模块中常用的特征提取方法，如文档频率（DF）、信息

χ分布、TF-IDF，进行了系统的理论概述；对常用的分类算法（如朴素增益（IG）、互信息（MI）、2

贝叶斯算法、KNN算法和支持向量(SVM)）的原理进行了详细的描述。最后通过采用Newsgroups18828数据源以及java软件环境搭建文本自动分类的实验平台，证明了文档频率（DF）和TF-IDF特征提取方法的有效性，并对朴素贝叶斯分类算法和KNN分类算法的实验结果进行比较，得出结论：在分类准确率方面，KNN算法更优；在分类速度方面，朴素贝叶斯算法更优。

χ分布等特征提取方法在文本本文存在的不足之处是并未验证信息增益（IG）、互信息（MI）、2

分类中的有效性，对上述特征提取方法的对分类结果的影响也并未做出比较。因此，我的下一步任务就是验证上述特征提取方法在文本分类中的实效性，并对相应的分类结果作出比较，从而找出一种高效的文本特征提取方法。

参考文献

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[10]蒋健，文本分类中特征提取和特征加权方法研究[D].重庆：重庆大学，2010

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文本分类综述

山西大学研究生学位课程论文（2014 ---- 2015 学年第 2 学期） 学院（中心、所）：计算机与信息技术学院 专业名称：计算机应用技术 课程名称：自然语言处理技术 论文题目：文本分类综述 授课教师（职称）：王素格（教授） 研究生姓名：刘杰飞 年级：2014级 学号：201422403003 成绩： 评阅日期： 山西大学研究生学院 2015年 6 月2日

文本分类综述 摘要文本分类就是在给定的分类体系下,让计算机根据给定文本的内容，将其判别为事先确定的若干个文本类别中的某一类或某几类的过程。文本分类在冗余过滤、组织管理、智能检索、信息过滤、元数据提取、构建索引、歧义消解、文本过滤等方面有很重要的应用。本文主要介绍文本分类的研究背景,跟踪国内外文本分类技术研究动态。介绍目前文本分类过程中的一些关键技术，以及流形学习在文本分类中降维的一些应用。并且讨论目前文本分类研究面临的一些问题,及对未来发展方向的一些展望。 关键词文本分类；特征选择；分类器；中文信息处理 1.引言 上世纪九十年代以来，因特网以惊人的速度发展起来，到现在我们进入大数据时代互联网容纳了海量的各种类型的数据和信息，包括文本、声音、图像等。这里所指的文本可以是媒体新闻、科技、报告、电子邮件、技术专利、网页、书籍或其中的一部分。文本数据与声音和图像数据相比，占用网络资源少，更容易上传和下载，这使得网络资源中的大部分是以文本（超文本）形式出现的。如何有效地组织和管理这些信息,并快速、准确、全面地从中找到用户所需要的信息是当前信息科学和技术领域面临的一大挑战。基于机器学习的文本分类系统作为处理和组织大量文本数据的关键技术,能够在给定的分类模型下，根据文本的内容自动对文本分门别类，从而更好地帮助人们组织文本、挖掘文本信息，方便用户准确地定位所需的信息和分流信息。 利用文本分类技术可以把数量巨大但缺乏结构的文本数据组织成规范的文本数据,帮助人们提高信息检索的效率。通过对文本信息进行基于内容的分类,自动生成便于用户使用的文本分类系统,从而可以大大降低组织整理文档耗费的人力资源,帮助用户快速找到所需信息。因此文本分类技术得到日益广泛的关注，成为信息处理领域最重要的研究方向之一。 2.文本分类技术的发展历史及现状 2.1文本分类技术发展历史 国外自动分类研究始于1950年代末，早期文本分类主要是基于知识工程，通过手工定义一些规则来对文本进行分类，这种方法费时费力，还需要对某一领域有足够的了解，才能提炼出合适的规则。H.P.Luhn在这一领域进行了开创性的研究，他将词频统计的思想用于文本分类中。这一时期，主要是分类理论的研究，并将文本分类应用用于信息检索。在这一段时期，提出了很多经典文本分类的数学模型。比如1960年Maron在Journal of ASM上发表了有关自动分类的第一篇论文“On relevance Probabilitic indexing and informarion retriral”，这是Maron和Kuhns提出概的率标引(Probabilitic indexing )模型在信息检

SIFT 特征提取算法详解

SIFT 特征提取算法总结 主要步骤 1)、尺度空间的生成； 2)、检测尺度空间极值点； 3)、精确定位极值点； 4)、为每个关键点指定方向参数； 5)、关键点描述子的生成。 L(x,y,σ), σ= 1.6 a good tradeoff

D(x,y,σ), σ= 1.6 a good tradeoff

关于尺度空间的理解说明：图中的2是必须的，尺度空间是连续的。在 Lowe 的论文中， 将第0层的初始尺度定为1.6，图片的初始尺度定为0.5. 在检测极值点前对原始图像的高斯平滑以致图像丢失高频信息，所以Lowe 建议在建立尺度空间前首先对原始图像长宽扩展一倍，以保留原始图像信息，增加特征点数量。尺度越大图像越模糊。 next octave 是由first octave 降采样得到（如2） ， 尺度空间的所有取值，s为每组层数，一般为3~5 在DOG尺度空间下的极值点 同一组中的相邻尺度（由于k的取值关系，肯定是上下层）之间进行寻找

在极值比较的过程中，每一组图像的首末两层是无法进行极值比较的，为了满足尺度 变化的连续性，我们在每一组图像的顶层继续用高斯模糊生成了 3 幅图像， 高斯金字塔有每组S+3层图像。DOG金字塔每组有S+2层图像.

If ratio > (r+1)2/(r), throw it out (SIFT uses r=10) 表示DOG金字塔中某一尺度的图像x方向求导两次 通过拟和三维二次函数以精确确定关键点的位置和尺度（达到亚像素精度）？

直方图中的峰值就是主方向，其他的达到最大值80%的方向可作为辅助方向 Identify peak and assign orientation and sum of magnitude to key point The user may choose a threshold to exclude key points based on their assigned sum of magnitudes. 利用关键点邻域像素的梯度方向分布特性为每个关键点指定方向参数，使算子具备 旋转不变性。以关键点为中心的邻域窗口内采样，并用直方图统计邻域像素的梯度 方向。梯度直方图的范围是0～360度，其中每10度一个柱，总共36个柱。随着距中心点越远的领域其对直方图的贡献也响应减小.Lowe论文中还提到要使用高斯函 数对直方图进行平滑，减少突变的影响。

文本分类中的特征提取和分类算法综述

文本分类中的特征提取和分类算法综述 摘要：文本分类是信息检索和过滤过程中的一项关键技术，其任务是对未知类别的文档进行自动处理，判别它们所属于的预定义类别集合中的类别。本文主要对文本分类中所涉及的特征选择和分类算法进行了论述，并通过实验的方法进行了深入的研究。 采用kNN和Naive Bayes分类算法对已有的经典征选择方法的性能作了测试，并将分类结果进行对比，使用查全率、查准率、F1值等多项评估指标对实验结果进行综合性评价分析.最终，揭示特征选择方法的选择对分类速度及分类精度的影响。 关键字：文本分类特征选择分类算法 A Review For Feature Selection And Classification Algorithm In Text Categorization Abstract:Text categorization is a key technology in the process of information retrieval and filtering,whose task is to process automatically the unknown categories of documents and distinguish the labels they belong to in the set of predefined categories. This paper mainly discuss the feature selection and classification algorithm in text categorization, and make deep research via experiment. kNN and Native Bayes classification algorithm have been applied to test the performance of classical feature detection methods, and the classification results based on classical feature detection methods have been made a comparison. The results have been made a comprehensive evaluation analysis by assessment indicators, such as precision, recall, F1. In the end, the influence feature selection methods have made on classification speed and accuracy have been revealed. Keywords:Text categorization Feature selection Classification algorithm

基于机器学习的文本分类方法

基于机器学习算法的文本分类方法综述 摘要：文本分类是机器学习领域新的研究热点。基于机器学习算法的文本分类方法比传统的文本分类方法优势明显。本文综述了现有的基于机器学习的文本分类方法，讨论了各种方法的优缺点，并指出了文本分类方法未来可能的发展趋势。 1.引言 随着计算机技术、数据库技术，网络技术的飞速发展，Internet的广泛应用，信息交换越来越方便，各个领域都不断产生海量数据，使得互联网数据及资源呈现海量特征，尤其是海量的文本数据。如何利用海量数据挖掘出有用的信息和知识，方便人们的查阅和应用，已经成为一个日趋重要的问题。因此，基于文本内容的信息检索和数据挖掘逐渐成为备受关注的领域。文本分类(text categorization，TC)技术是信息检索和文本挖掘的重要基础技术，其作用是根据文本的某些特征，在预先给定的类别标记(label)集合下，根据文本内容判定它的类别。传统的文本分类模式是基于知识工程和专家系统的，在灵活性和分类效果上都有很大的缺陷。例如卡内基集团为路透社开发的Construe专家系统就是采用知识工程方法构造的一个著名的文本分类系统，但该系统的开发工作量达到了10个人年，当需要进行信息更新时，维护非常困难。因此，知识工程方法已不适用于日益复杂的海量数据文本分类系统需求[1]。20世纪90年代以来，机器学习的分类算法有了日新月异的发展，很多分类器模型逐步被应用到文本分类之中，比如支持向量机(SVM，Support Vector Machine)[2-4]、最近邻法(Nearest Neighbor)[5]、决策树(Decision tree)[6]、朴素贝叶斯(Naive Bayes)[7]等。逐渐成熟的基于机器学习的文本分类方法，更注重分类器的模型自动挖掘和生成及动态优化能力，在分类效果和灵活性上都比之前基于知识工程和专家系统的文本分类模式有所突破，取得了很好的分类效果。 本文主要综述基于机器学习算法的文本分类方法。首先对文本分类问题进行概述，阐述文本分类的一般流程以及文本表述、特征选择方面的方法，然后具体研究基于及其学习的文本分类的典型方法，最后指出该领域的研究发展趋势。 2．文本自动分类概述 文本自动分类可简单定义为：给定分类体系后，根据文本内容自动确定文本关联的类别。从数学角度来看，文本分类是一个映射过程，该映射可以是一一映射，也可以是一对多映射过程。文本分类的映射规则是，系统根据已知类别中若干样本的数据信息总结出分类的规律性，建立类别判别公式或判别规则。当遇到新文本时，根据总结出的类别判别规则确定文本所属的类别。也就是说自动文本分类通过监督学习自动构建出分类器，从而实现对新的给定文本的自动归类。文本自动分类一般包括文本表达、特征选取、分类器的选择与训练、分类等几个步骤，其中文本表达和特征选取是文本分类的基础技术，而分类器的选择与训练则是文本自动分类技术的重点，基于机器学习的文本分来就是通过将机器学习领域的分类算法用于文本分类中来[8]。图1是文本自动分类的一般流程。

快速流分类算法研究综述

快速流分类算法研究综述 李振强 （北京邮电大学信息网络中心，北京 100876） 摘要 本文对流分类算法进行了综述，包括流分类的定义，对流分类算法的要求，以及各种流分类算法的分析比较。文章的最后指出了在流分类方面还没有得到很好解决的问题，作为进一步研究的方向。 关键词 流分类；服务质量；IP 背景 当前的IP网络主要以先到先服务的方式提供尽力而为的服务。随着Internet的发展和各种新业务的出现，尽力而为的服务已经不能满足人们对Internet的要求，IP网络必须提供增强的服务，比如：SLA(Service Level Agreement)服务，VPN(Virtual Private Network)服务，各种不同级别的QoS （Quality of Service）服务，分布式防火墙，IP安全网关，流量计费等。所有这些增强服务的提供都依赖于流分类，即根据包头(packet header)中的一个或几个域（field）决定该包隶属的流(flow)。典型的，包头中可以用来分类的域包括:源IP地址（Source IP Address）、目的IP地址（Destination IP Address）、协议类型（Protocol Type）、源端口（Source Port）和目的端口（Destination Port）等。 流分类算法描述 首先定义两个名词：规则（rule）和分类器(classifier)。用来对IP包进行分类的由包头中若干域组成的集合称之为规则，而若干规则的集合就是分类器。构成规则的域（我们称之为组件component）的值可以是某个范围，例如目的端口大于1023。流分类就是要确定和每个包最匹配的规则。表1是由6条规则组成的一个分类器。我们说这是一个5域分类器，因为每条规则由5个组件构成。我们假定分类器中的规则是有优先级的,越靠前的规则优先级越高,即规则1的优先级最高,规则6的最低。

文本分类概述教学教材

文本分类概述

第一章绪论 1.1研究背景 当今的时代，是一个信息技术飞速发展的时代。随着信息技术的飞速发展，科学知识也在短时间内发生了急剧的、爆炸性的增长。 据1998年的资料显示[1]，70年代以来，全世界每年出版图书50万种，每一分钟就有一种新书出版。80年代每年全世界发表的科学论文大约500万篇，平均每天发表包含新知识的论文为1.3万-1.4万篇；登记的发明创造专利每年超过30万件，平均每天有800-900件专利问世。近二十年来，每年形成的文献资料的页数，美国约1,750亿页。另据联合国教科文组织所隶属的“世界科学技术情报系统”曾做的统计显示，科学知识每年的增长率，60年代以来已从9.5％增长到10.6％，到80年代每年增长率达12.5％。据说，一位化学家每周阅读40小时，光是浏览世界上一年内发表的有关化学方面的论文和著作就要读48年。而2005年的资料显示[2]，进入20世纪后全世界图书品种平均20年增加一倍，册数增加两倍。期刊出版物，平均10年增加一倍。科技文献年均增长率估计为13％，其中某些学科的文献量每10年左右翻一番，尖端科技文献的增长则更快，约2-3年翻一番。 同时，伴随着Internet的迅猛发展，网站和网页数也在迅速增长，大约每年翻一番。据估计，目前全世界网页数已高达2000亿，而Google宣称其已索引250亿网页。在我国，中国互联网络信息中心从2001年起每年都对中文网页总数作统计调查，统计结果显示，中文网页总数已由2001年4月30日的 159,460,056个发展到2005年12月31日的24亿个，增长之快可见一斑[3,4]。

图像特征提取算法

Histograms of for Human Detection Navneet Dalal and Bill Triggs INRIA Rh?o ne-Alps,655avenue de l’Europe,Montbonnot38334,France {Navneet.Dalal,Bill.Triggs}@inrialpes.fr,http://lear.inrialpes.fr Abstract We study the question of feature sets for ob-ject recognition,adopting linear SVM based human detec-tion as a test case.After reviewing existing edge and gra-dient based descriptors,we show experimentally that grids of Histograms of Oriented Gradient(HOG)descriptors sig-ni?cantly outperform existing feature sets for human detec-tion.We study the in?uence of each stage of the computation on performance,concluding that?ne-scale gradients,?ne orientation binning,relatively coarse spatial binning,and high-quality local contrast normalization in overlapping de-scriptor blocks are all important for good results.The new approach gives near-perfect separation on the original MIT pedestrian database,so we introduce a more challenging dataset containing over1800annotated human images with a large range of pose variations and backgrounds. 1Introduction Detecting humans in images is a challenging task owing to their variable appearance and the wide range of poses that they can adopt.The?rst need is a robust feature set that allows the human form to be discriminated cleanly,even in cluttered backgrounds under dif?cult illumination.We study the issue of feature sets for human detection,showing that lo-cally normalized Histogram of Oriented Gradient(HOG)de-scriptors provide excellent performance relative to other ex-isting feature sets including wavelets[17,22].The proposed descriptors are reminiscent of edge orientation histograms [4,5],SIFT descriptors[12]and shape contexts[1],but they are computed on a dense grid of uniformly spaced cells and they use overlapping local contrast normalizations for im-proved performance.We make a detailed study of the effects of various implementation choices on detector performance, taking“pedestrian detection”(the detection of mostly visible people in more or less upright poses)as a test case.For sim-plicity and speed,we use linear SVM as a baseline classi?er throughout the study.The new detectors give essentially per-fect results on the MIT pedestrian test set[18,17],so we have created a more challenging set containing over1800pedes-trian images with a large range of poses and backgrounds. Ongoing work suggests that our feature set performs equally well for other shape-based object classes. We brie?y discuss previous work on human detection in §2,give an overview of our method§3,describe our data sets in§4and give a detailed description and experimental evaluation of each stage of the process in§5–6.The main conclusions are summarized in§7. 2Previous Work There is an extensive literature on object detection,but here we mention just a few relevant papers on human detec-tion[18,17,22,16,20].See[6]for a survey.Papageorgiou et al[18]describe a pedestrian detector based on a polynomial SVM using recti?ed Haar wavelets as input descriptors,with a parts(subwindow)based variant in[17].Depoortere et al give an optimized version of this[2].Gavrila&Philomen [8]take a more direct approach,extracting edge images and matching them to a set of learned exemplars using chamfer distance.This has been used in a practical real-time pedes-trian detection system[7].Viola et al[22]build an ef?cient moving person detector,using AdaBoost to train a chain of progressively more complex region rejection rules based on Haar-like wavelets and space-time differences.Ronfard et al[19]build an articulated body detector by incorporating SVM based limb classi?ers over1st and2nd order Gaussian ?lters in a dynamic programming framework similar to those of Felzenszwalb&Huttenlocher[3]and Ioffe&Forsyth [9].Mikolajczyk et al[16]use combinations of orientation-position histograms with binary-thresholded gradient magni-tudes to build a parts based method containing detectors for faces,heads,and front and side pro?les of upper and lower body parts.In contrast,our detector uses a simpler archi-tecture with a single detection window,but appears to give signi?cantly higher performance on pedestrian images. 3Overview of the Method This section gives an overview of our feature extraction chain,which is summarized in?g.1.Implementation details are postponed until§6.The method is based on evaluating well-normalized local histograms of image gradient orienta-tions in a dense grid.Similar features have seen increasing use over the past decade[4,5,12,15].The basic idea is that local object appearance and shape can often be characterized rather well by the distribution of local intensity gradients or 1

基于特征值提取文本分类方案

目录 一、综述 (2) （一）实现目标 (2) （二）主要功能 (2) 二、总体架构 (3) 三、各模块建模挖掘层详解 (4) （一）无监督学习模块.............................................. 错误！未定义书签。 （二）有监督学习模块.............................................. 错误！未定义书签。 四、输入层和输出层详解 (6) （一）输入层 (6) （二）输出层 (6)

基于特征值提取文本分类设计方案 一、综述 （一）实现目标 本模块实现了对文本文档集合的分类特征值提取。对输入的分类文档，基于词频、互信息、类别信息的综合特征，从每个分类中挖掘出对应的有效特征值。 该模块还实现了对特征值的权重计算，按照特征词的权重值，构造了分类器。新增文本可以通过文本分类器进行分类，无法分类的文本可以人工分类后重新执行特征值抽取功能，重新调整特征值，从而达到优化分类器的目的。 该模块由Java编写，可用于任何需要挖掘文本主题的项目中，也可以单独使用。 （二）主要功能 该模块的主要功能包括以下几个方面： ●对原始语料库进行中文分词、去除停用词 ●词性过滤，只提取名词，动词 ●按类别进行特征词提取 ●特征词权重计算 ●文本分类

二、总体架构

三、挖掘层详解 1.文本分词 中文分词采用开源的Ansj分词工具，基于中科院的ictclas 中文分词算法，采用隐马尔科夫模型（HMM），比其他常用的开源分词工具（如mmseg4j）的分词准确率更高。Ansj是一款纯Java的、主要应用于自然语言处理的、高精度的分词工具，目标是“准确、高效、自由地进行中文分词”，可用于人名识别、地名识别、组织机构名识别、多级词性标注、关键词提取、指纹提取等领域，支持行业词典、用户自定义词典。 Ansj实现了用户自定义词典的动态添加删除，当然，也支持从文件加载词典。用户自定义词典默认路径：项目目录/library/userLibrary/userLibrary.dic。格式为：[自定义词] [词性] [词频]，其中[词性]和[词频]两项可以空缺不写。本项目在Ansj原本自带的词典（367425条）基础上，扩展了以下词典： 1)从数据库中抽取的电信业务词库（5767条） 2)广深东佛城市信息精选词库（来源：搜狗细胞词库）（62617条） 3)搜狗标准词库（392778条） 4)搜狗精选词库（392507条） 5)搜狗万能词库（362333条） 本模块还提供了从数据库加载词库的功能。目前整理了以下的数据库版本的词库： 1)公积金领域词(1332条) 2)医保领域词(2503条) 2.词性过滤 代词、连词、介词等的表征能力比较弱，因为一篇文本中的代词、连词或介词对于区分这个文本所属哪个领域几乎没什么参考价值。为此可以将表征能力很差的词性的词过滤掉。而名词和动词的表征能力最强，它们是文本中具有代表性的关键词项，因为大量的汉语知识表明，名词和动词是一个汉语句子中的核心部分，它们的简单组合，往往就可以表达出一种中心思想，一种主题。因此，我们只保留名词和动词，将其他词性的词作为弱词性词过滤掉。

分类算法综述

《数据挖掘》 数据挖掘分类算法综述 专业：计算机科学与技术专业学号：S2******* 姓名：张靖 指导教师：陈俊杰 时间：2011年08月21日

数据挖掘分类算法综述 数据挖掘出现于20世纪80年代后期，是数据库研究中最有应用价值的新领域之一。它最早是以从数据中发现知识(KDD，Knowledge Discovery in Database)研究起步，所谓的数据挖掘(Data Mining，简称为DM)，就从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的、实际应用的数据中提取隐含在其中的、人们不知道的但又有用的信息和知识的过程。 分类是一种重要的数据挖掘技术。分类的目的是根据数据集的特点构造一个分类函数或分类模型(也常常称作分类器)。该模型能把未知类别的样本映射到给定类别中的一种技术。 1. 分类的基本步骤 数据分类过程主要包含两个步骤： 第一步，建立一个描述已知数据集类别或概念的模型。如图1所示，该模型是通过对数据库中各数据行内容的分析而获得的。每一数据行都可认为是属于一个确定的数据类别，其类别值是由一个属性描述(被称为类别属性)。分类学习方法所使用的数据集称为训练样本集合，因此分类学习又可以称为有指导学习(learning by example)。它是在已知训练样本类别情况下，通过学习建立相应模型，而无指导学习则是在训练样本的类别与类别个数均未知的情况下进行的。 通常分类学习所获得的模型可以表示为分类规则形式、决策树形式或数学公式形式。例如，给定一个顾客信用信息数据库，通过学习所获得的分类规则可用于识别顾客是否是具有良好的信用等级或一般的信用等级。分类规则也可用于对今后未知所属类别的数据进行识别判断，同时也可以帮助用户更好的了解数据库中的内容。 图1 数据分类过程中的学习建模 第二步，利用所获得的模型进行分类操作。首先对模型分类准确率进行估计，例如使用保持(holdout)方法。如果一个学习所获模型的准确率经测试被认为是可以接受的，那么就可以使用这一模型对未来数据行或对象(其类别未知)进行分类。例如，在图2中利用学习获得的分类规则(模型)。对已知测试数据进行模型

文本分类概述

第一章绪论 1.1研究背景 当今的时代，是一个信息技术飞速发展的时代。随着信息技术的飞速发展，科学知识也在短时间内发生了急剧的、爆炸性的增长。 据1998年的资料显示[1]，70年代以来，全世界每年出版图书50万种，每一分钟就有一种新书出版。80年代每年全世界发表的科学论文大约500万篇，平均每天发表包含新知识的论文为1.3万-1.4万篇；登记的发明创造专利每年超过30万件，平均每天有800-900件专利问世。近二十年来，每年形成的文献资料的页数，美国约1,750亿页。另据联合国教科文组织所隶属的“世界科学技术情报系统”曾做的统计显示，科学知识每年的增长率，60年代以来已从9.5％增长到10.6％，到80年代每年增长率达12.5％。据说，一位化学家每周阅读40小时，光是浏览世界上一年内发表的有关化学方面的论文和著作就要读48年。而2005年的资料显示[2]，进入20世纪后全世界图书品种平均20年增加一倍，册数增加两倍。期刊出版物，平均10年增加一倍。科技文献年均增长率估计为13％，其中某些学科的文献量每10年左右翻一番，尖

端科技文献的增长则更快，约2-3年翻一番。 同时，伴随着Internet的迅猛发展，网站和网页数也在迅速增长，大约每年翻一番。据估计，目前全世界网页数已高达2000亿，而Google宣称其已索引250亿网页。在我国，中国互联网络信息中心从2001年起每年都对中文网页总数作统计调查，统计结果显示，中文网页总数已由2001年4月30日的159,460,056个发展到2005年12月31日的24亿个，增长之快可见一斑[3,4]。 从这些统计数字可以看出，我们被淹没在一个多么浩大的信息海洋里！然而信息的极大丰富并没有提高人们对知识的吸收能力，面对如此浩瀚的信息，人们越来越感觉无法快速找到需要的知识。这就是所谓的“信息是丰富的，知识是贫乏的”。 如何在这样一个巨大的信息海洋中更加有效的发现和使用信息以及如何利用这个信息宝库为人们提供更高质量和智能化的信息服务，一直是当前信息科学和技术领域面临的一大挑战。尽管用户对图像、音频和视频等信息资源的需求也在急剧增加，但文本仍然是最主要的非结构化和半结构化的信息资源。针对目前的出版物和网络信息大部分都以文本形式存在的状况，自动文本分类技术作为处理和组织大量文本数据

中文文本分类算法设计及其实现_毕业设计

毕业设计（论文）任务书 毕业设计（论文） 题目中文文本分类算法的设计及其实现 电信学院计算机系84班设计所在单位西安交通大学计算机系

西安交通大学本科毕业设计（论文） 毕业设计(论文)任务书 电信学院计算机系84 班学生丰成平 毕业设计(论文)工作自2013 年 2 月21 日起至2013 年 6 月20 日止毕业设计(论文)进行地点：西安交通大学 课题的背景、意义及培养目标 随着文本文件的增多，对其自动进行分门别类尤为重要。文本分类是指采用计算机程序对文本集按照一定的分类体系进行自动分类标记。文本分类器的设计通常包括文本的特征向量表示、文本特征向量的降维、以及文本分类器的设计与测试三个方面。本毕设论文研究文本分类器的设计与实现。通过该毕业设计，可使学生掌握文本分类器设计的基本原理及相关方法，并通过具体文本分类算法的设计与编程实现，提高学生的实际编程能力。 设计(论文)的原始数据与资料 1、文本语料库（分为训练集与测试集语料库）。 2、关于文本分类的各种文献（包括特征表示、特征降维、以及分类器设计）以及资料。 3、中科院文本分词工具(nlpir)。 4、文本分类中需要用到的各种分类方法的资料描述。 课题的主要任务 1．学习文本特征向量的构建方法及常用的降维方法。 2．学习各种分类器的基本原理及其训练与测试方法。 3．设计并编程实现文本分类器。

毕业设计（论文）任务书 4、对试验结果进行分析，得出各种结论。 5、撰写毕业论文。 6、翻译一篇关于文本分类的英文文献。 课题的基本要求(工程设计类题应有技术经济分析要求) 1、程序可演示。 2、对源代码进行注释。 3、给出完整的设计文档及测试文档。 完成任务后提交的书面材料要求(图纸规格、数量，论文字数，外文翻译字数等) 1、提交毕业论文 2、提交设计和实现的系统软件源程序及有关数据 3、提交外文资料翻译的中文和原文资料 主要参考文献： 自然语言处理与信息检索共享平台：https://www.sodocs.net/doc/4f16338634.html,/?action-viewnews-itemid-103 Svm(支持向量机)算法：https://www.sodocs.net/doc/4f16338634.html,/zhenandaci/archive/2009/03/06/258288.html 基于神经网络的中文文本分析（赵中原）：https://www.sodocs.net/doc/4f16338634.html,/p-030716713857.html TF-IDF的线性图解：https://www.sodocs.net/doc/4f16338634.html,/blog-170225-6014.html 东南大学向量降维文献：https://www.sodocs.net/doc/4f16338634.html,/p-690306037446.html 指导教师相明 接受设计(论文)任务日期2013-02-21~2013-06-20 学生签名：

FFT特征提取算法

FFT特征提取算法 来自网络 滚动轴承故障诊断频域特征识别，关键在于转换为频域的实时性是否满足系统实时的工作需要，FFT变换是将时域信号转换为频域的有效方法。FFT具有快速实时，物理关系明确的优点，能以较低的成本得到性能满足要求的系统，所以本课题讨论的故障诊断频域特征识别仍采用FFT变换。 TI公司的DSP有许多适应实时数字信号处理的特点，具有哈佛总线结构、片内缓存技术、流水线结构、特殊的寻址方式、高效的特殊指令以及硬件乘法器、位反转桶形位移器等硬件，因此数据运算速度很快，通常1024点的FFT在毫秒级之内(以所选用的DSP和系统时钟而有别)，因此用DSP实现FFT，实时性可以充分满足系统要求。 FFT在DSP处理器实现中采用的是按时间抽取的基2算法。一般情况下，假定FFT程序的输入序列为复数，而在本课题应用背景中待处理序列为实数值，可以采用对称特性有效地计算FFT。在此情况下，可以将原来的N点实数序列压缩为一个N/2点的复数序列。对此压缩复数序列执行N/2点FFT，将得到的N/2点复数输出展开为N点复序列，它与原来N点实数输入信号的FFT相对应。做完FFT变换后，要识别故障特征，还要对变换后的数据序列进行求模，从而判断出故障特征的幅度和频率信息。所以FFT变换的流程如图5.6所示。

C5402的DSPLIB库提供了一套全面优化的用于实数和复数FFT的函数和一个位反转例程(cbrev)。实数FFT函数rfft是一个宏，其如下调用Cfft和cbrev: #definerfft(x，nx，type) { Cfft_##type(x，nx/2); Cbrev(x，x，nx/2); unpack(x，nx); } FFT变换程序不仅要调用DSPL工B中的cfft--SCALE函数，而且还要对变换完后的数据进行位翻转和数据打包，所以分别调用了库中的cbrev和unPack函数，最后还要对输出数据进行求模来判断幅度和频率等参数。

利用sklearn做文本分类(特征提取、knnsvm聚类)

利用sklearn做文本分类(特征提取、knnsvm聚类) 数据挖掘入门与实战公众号：datadw 分为以下几个过程： 加载数据集 提feature 分类 Naive Bayes KNN SVM聚类 20newsgroups官网 https://www.sodocs.net/doc/4f16338634.html,/~jason/20Newsgroups/ 上给出了3个数据集，这里我们用最原始的 20news-19997.tar.gz https://www.sodocs.net/doc/4f16338634.html,/~jason/20Newsgroups/20news-19997.ta r.gz 1.加载数据集 从20news-19997.tar.gz下载数据集，解压到 scikit_learn_data文件夹下，加载数据，详见code注释。

[python]view plaincopy #first extract the 20 news_group dataset to /scikit_learn_data fromsklearn.datasets importfetch_20newsgroups #all categories #newsgroup_train = fetch_20newsgroups(subset='train') #part categories categories = ['comp.graphics', 'comp.os.ms-windows.misc', 'comp.sys.ibm.pc.hardware', 'comp.sys.mac.hardware', 'comp.windows.x']; newsgroup_train = fetch_20newsgroups(subset = 'train',categories = categories); 可以检验是否load好了： [python]view plaincopy #print category names frompprint importpprint pprint(list(newsgroup_train.target_names))

数据挖掘中的文本挖掘的分类算法综述

数据挖掘中的文本挖掘的分类算法综述 摘要 随着Internet上文档信息的迅猛发展，文本分类成为处理和组织大量文档数据的关键技术。本文首先对数据挖掘进行了概述包括数据挖掘的常用方法、功能以及存在的主要问题；其次对数据挖掘领域较为活跃的文本挖掘的历史演化、研究现状、主要内容、相关技术以及热点难点问题进行了探讨；在第三章先分析了文本分类的现状和相关问题，随后详细介绍了常用的文本分类算法，包括KNN 文本分类算法、特征选择方法、支持向量机文本分类算法和朴素贝叶斯文本分类算法；；第四章对KNN文本分类算法进行深入的研究，包括基于统计和LSA降维的KNN文本分类算法；第五章对数据挖掘、文本挖掘和文本分类的在信息领域以及商业领域的应用做了详细的预测分析；最后对全文工作进行了总结和展望。 关键词：数据挖掘，文本挖掘，文本分类算法 ABSTRACT With the development of Web 2.0, the number of documents on the Internet increases exponentially. One important research focus on how to deal with these great capacity of online documents. Text classification is one crucial part of information management. In this paper we first introduce the basic information of data mining, including the methods, contents and the main existing problems in data mining fields; then we discussed the text mining, one active field of data mining, to provide a basic foundation for text classification. And several common algorithms are analyzed in Chapter 3. In chapter 4 thorough research of KNN text classification algorithms are illustrated including the statistical and dimension reduction based on LSA and in chapter 5 we make some predictions for data mining, text mining and text classification and finally we conclude our work. KEYWORDS： data mining, text mining, text classification algorithms，KNN 目录 摘要 (1) ABSTRACT (1) 目录 (1)