基于SVM-KNN的文本分类算法及其分析

万方数据

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计算机时代２０１０年第８期３１?

ＤＶＦ离散规则的分类器，采用欧氏距离的两个分类器性能均好于采用余弦距离的分类器，当ＳＷＦ与欧式距离结合时取得了最好的宏Ｆ１值。

因此，在我们的分类器中，采用了第三种决策规则．即采用ＳＷＦ决策规则，在计算文本相似性时使用欧氏距离法。通过实验的ｉ乎估与反馈，我们设定ＫＮＮ分类器的Ｋ值为１５。

此时各个类的Ｆ１值如图２所示，分类器宏观Ｆｌ值为７ｌ－０１２％。

图２Ⅺ叮Ｎ分类结果

在各个类的Ｆ１值测试中，０２类的Ｆ１值明显低于其他类别。其主要原因是０２类在该数据集中属于稀少类，其数量远少于其他类别，因此在分类中。容易被其他大类别的数据淹没。

（２）Ｓｖ］Ｍ分夹算法实验结果

通过使用ＳＶＭ分类算法进行测试，得到各个类的Ｆ１值如图３所示。分类器宏观Ｆｌ值为７４．７７１％。

图３ｓｖＭ分类算法实验结果

从图３可以看出，在该数据集上，ＳＶＭ分类算法的分类效果要好于ＫＮＮ分类算法，特别在第０２这个稀少类上，ＳＶＭ分类算法的效果远好于ＫＮＮ分类算法。，

（３）ＳＶＭ—ＫＮＮ分妻算法实验结果

ＳＶＭ—ＫＮＮ分类算法的细节在前文已有讲述。我们首先对ＳＶＭ分类器进行训练，以调整惩罚系数等参数，构建ＳＶＭ分类模型；并相应地对ＫＮＮ分类器进行训练，以调整Ｋ值的选取。在ＳＶＭ和ＫＮＮ分类器都训练完毕后，设置ＳＶＭ—ＫＮＮ可能性阈值ｃｕｔｔｅｒ，随后将通过分类的评估与反馈对ｃｕｔｔｅｒ的值进行修正。对于训练文本，使用ＳＶＭ算法计算其属于第ｌ、第２到第ｎ个类的可能性Ｐ，，Ｐ２，…，Ｒ并找出其中最大的前两个，设为ｘｔ，ｘ２。当（ｘ广Ｘ：）＞ｃｕＲｅｒ时，以ＳＶＭ的分类结果作为分类结果，反之则使用ＫＮＮ进行分类，以ＫＮＮ的分类结果作为最终分类结果。

通过不断的评估并进行相应的反馈调整，对于同样的¨｜Ｉ练集和数据集，采用ＳＶＭ—ＫＮＮ分类算法进行分类，我们得到的实验结果如图４所示。

图４ＳＶＭ—ＫＮＮ分类算法实验结果

５ＫＮＮ、ＳＶＭ、ＳＶＭ—ＫＮＮ分类算法比较

为了进一步研究这三种分类算法的效果，我们对此做了对比实验，类别的评估指标依旧使用Ｆｌ值。图５为分类效果对比图。

图５分类效果对比图

从图５可以看出，除在０５、１１、１３三个类别与ＫＮＮ、ＳＶＭ两种算法的最优值相差在０．５％以内外，在其他９个类别中，ＳＶＭ—ＫＮＮ算法均比ＫＮＮ、ＳＶＭ两种算法的最优值高出ｌ％以上，特别在面对０２类这个稀少类的时候，ＳＶＭ—ＫＮＮ算法较ＫＮＮ、ＳＶＭ两种算法的最优值高出了４％，说明此算法在处理类别不均衡问题卜有着更好的效果。

图６为三种分类算法的宏观Ｆ１值对比图。

图６三种分类算法的宏观Ｆｌ值对比图

（下转第３４页）

万方数据

?３４?ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｒａＮｏ．８２０１０

图２从左至右依次为ＦＣＭ分割，Ｐ—ｔｉｌｅ分割。

最大方差比分割．Ｏｔｓｕ分割，本文算法分割

图３从左至右依次为ＦＣＭ分割，Ｐ—ｔｉｌｅ分割．

最大方差比分割，Ｏｔｓｕ分割，本文算法分割经过数学形态学方法对以上五种方法分割后图像进一步处理之后分别得到的最终结果如图４、图５所示，、

图４纵向裂缝以上五种方法对应的最终提取结果

图６横向裂缝以上五种方法对应的最终提取结果

从实验结果可以看出，不论是纵裂还是横裂，本文提出的算法效果明显比另外几种算法好，既克服了传统ＦＣＭ运算量大、计算速度慢的缺点，又减少了分割算法分析的范围，增强了分割的效果。

４结束语

公路路面破损是多种多样而且复杂的，对公路路面破损进行检测也是比较时难的。本文只针对裂缝进行了算法的讨论，把Ｐ－ｔｉｌｅ与直方图模糊ｃ一均值聚类结合起来对裂缝进行处理，从实验结果看效果很好，对公路路面的自动检测系统、养护系统等有非常重要的意义，应用前景广阔。参考文献：

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【１５１王梅，吕英丽，万庆英，纪延瑶．舂亏最太方差比的测井曲线国像分割【Ｊ】．长春理工大学学报，２００７．３０（１）．

【１６】谭优，王律勇等．固像固值分羽算法实用技术研究与比叠Ｍ．ｔ计算机信息，２００７?８—３：２９８～２９９跚

（上接弟３１Ｉ）

从图６可以看出，ＳＶＭ—ＫＮＮ分类算法的宏Ｆ１值要明显好于ＫＮＮ和ＳＶＭ分类算法，较ＳＶＭ算法提高了１．３％，较ＫＮＮ算法提高了５％。由于在分类的其他任何环节均未进行改变，且ＫＮＮ及ＳＶＭ分类器的参数也未作任何改变，因此可以相信，算法效果的改进来源于算法本身。

６结束语

本文通过实验对ＳＶＭ和ＫＮＮ两种方法做了深入的分析和论证，提出了一种基于ＳＶＭ—ＫＮＮ的分类算法，并通过与ＳＶＭ分类算法和ＫＮＮ分类算法的对比实验，验证了本算法的有效性。但是，在本文构建的分类系统中，分类器只将文本分入第一层次的大类中，而在实际应用中，用户可能需要更精确的分类结果，此时需要按层次模型对文本进行分类以满足用户需求。在层次分类模型中，如何利用层与层之Ｉ’日Ｊ的关系还有待进—步的研究。

参考文献：

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【６】李蓉，叶世伟，史忠植．刚一ＫＮＮ分妻蕾——一种提高ＳＶＭ分妻精度的新方法旧?电子学报，２００２?３０（５）：７４５～７４８

回万方数据

基于SVM-KNN的文本分类算法及其分析

作者：匡春临， 夏清强， KUANG Chun-lin， XIA Qing-qiang

作者单位：匡春临,KUANG Chun-lin(洛阳师范学院,河南,洛阳,471022)， 夏清强,XIA Qing-qiang(洛阳市教育局)

刊名：

计算机时代

英文刊名：COMPUTER ERA

年，卷(期)：2010(8)

参考文献(6条)

1.李蓉;叶世伟;史忠植SVM-KNN分类器--一种提高SVM分类精度的新方法[期刊论文]-电子学报 2002(05)

2.YANGY;CHUTE C An example-basod mapping method for text categorization and retrieval[外文期刊] 1904(03)

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4.杨柳中文文本分类技术研究 2006

5.丁琼基于向量空间模型的文本自动分类系统的研究与实现 2007

6.第25次中国互联网络发展状况统计报告

本文链接：https://www.sodocs.net/doc/9018577107.html,/Periodical_jsjsd201008011.aspx

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

食品分析方法的分类

食品分析方法的分类 Modified by JACK on the afternoon of December 26, 2020

食品分析方法的分类 对食品品质的评价，主要包括食品营养、卫生和嗜好性三个方面。食品分析所采用的分析方法主要有感观分析法、理化分析法、微生物分析法和酶分析法。 1.感观分析法感官分析又叫感观检验或感观评价，是通过人体的各种感官 器官（眼、耳、鼻、舌、皮肤）所具有的视觉、听觉、嗅觉、味觉和触觉，结合平时积累的实践经验，并借助一定的器具对食品的色、香、味、形等质量特性和卫生状况做出判定和客观评价的方法。感观检验作为食品检验的重要方法之一，具有简便易行、快速灵敏、不需要特殊器材等特点，特别适用于目前还不能用仪器定量评价的某些食品特性的检验，如水果滋味的检验、食品风味的检验以及烟、酒、茶的气味检验等。 依据所使用的感觉器官的不同，感官检验可分为视觉检验、嗅觉检验、味觉检验、触觉检验和听觉检验五种。 （1）视觉检定是鉴定者利用视觉器官，通过观察食物的外观形态、颜色光泽、透明度等，来评价食品的品质如新鲜程度、又无不良改变以及鉴别果蔬成熟度等的方法。 （2）嗅觉鉴定是通过人的嗅觉器官检验食品的气味，进而评价食品质量（如纯度、新鲜度或劣变程度） （3）味觉鉴定是利用人的味觉器官（主要是舌头），通过品尝食物的滋味和风味，从而鉴别食品品质优劣的方法。味觉检验主要用来评价食品的风味（风味是食品的香气、滋味、入口获得的香气和口感的综合构成），也是识别某些食品是否酸败、发酵的重要手段。

（4）听觉器官听觉鉴定是凭借人体的听觉器官对声音的反应来检验食品品质的方法。听觉鉴定可以用来评判食品的成熟度、新鲜度、冷冻程度及罐头食品的真空度等。 （5）触觉鉴定是通过被检食品用于鉴定者的触觉器官（手、皮肤）所产生的反应来评价食品品质的一种方法。如根据某些食品的脆性、弹性、干湿、软硬、黏度、凉热等情况，可评判食品的品质优劣和是否正常。 感官分析的方法很多，常用的检验方法有差别检验法，标度和类别检验法、分析或描述性检验法等。 感官分析法虽然简便、实用且多数情况下不受鉴定地点的限制。但也存在明显缺陷，由于感官分析是以经过培训的评价员的感觉作为一种“仪器”来测定食品的质量特性或鉴别产品之间的差异，因此判断的准确性与检验者的感觉器官的明锐程度和实践经验密切相关。同时检验者的主观因素（如健康状况、生活习惯、文化素养、情绪等），以及环境条件(如光线、声响等)都会对鉴定结果产生一定的影响。另外，感官检验的结果大多情况下只能用于比较性的用词（优、良、中、劣等）表示或用文字表述，很难给出食品品质优劣程度的确切数字。 2.理化分析法根据测定原理、操作方法等的不同，梨花分析又可分为物理分析法、化学分析法和仪器分析法三类。 （1）物理分析法通过对被测食品的某些物理性如温度、密度、折射率、旋光度、沸点、透明度的的测定，可间接求出食品中某种成分的含量，进而判断被检食品的纯度和品质。物理分析法简便、实用，在实际工作中应用广泛。

朴素贝叶斯分类算法及其MapReduce实现

最近发现很多公司招聘数据挖掘的职位都提到贝叶斯分类，其实我不太清楚他们是要求理解贝叶斯分类算法，还是要求只需要通过工具（SPSS，SAS，Mahout）使用贝叶斯分类算法进行分类。 反正不管是需求什么都最好是了解其原理，才能知其然，还知其所以然。我尽量简单的描述贝叶斯定义和分类算法，复杂而有全面的描述参考“数据挖掘：概念与技术”。贝叶斯是一个人，叫（Thomas Bayes），下面这哥们就是。 本文介绍了贝叶斯定理，朴素贝叶斯分类算法及其使用MapReduce实现。 贝叶斯定理 首先了解下贝叶斯定理 P X H P(H) P H X= 是不是有感觉都是符号看起来真复杂，我们根据下图理解贝叶斯定理。 这里D是所有顾客（全集），H是购买H商品的顾客，X是购买X商品的顾客。自然X∩H是即购买X又购买H的顾客。 P(X) 指先验概率，指所有顾客中购买X的概率。同理P(H)指的是所有顾客中购买H 的概率，见下式。

X P X= H P H= P(H|X) 指后验概率，在购买X商品的顾客，购买H的概率。同理P(X|H)指的是购买H商品的顾客购买X的概率，见下式。 X∩H P H|X= X∩H P X|H= 将这些公式带入上面贝叶斯定理自然就成立了。 朴素贝叶斯分类 分类算法有很多，基本上决策树，贝叶斯分类和神经网络是齐名的。朴素贝叶斯分类假定一个属性值对给定分类的影响独立于其他属性值。 描述： 这里有个例子假定我们有一个顾客X（age = middle，income=high，sex =man）：?年龄（age）取值可以是：小（young），中（middle），大（old） ?收入（income）取值可以是：低（low），中（average），高（high） ?性别（sex）取值可以是：男（man），女（woman） 其选择电脑颜色的分类标号H：白色（white），蓝色（blue），粉色（pink） 问题： 用朴素贝叶斯分类法预测顾客X，选择哪个颜色的分类标号，也就是预测X属于具有最高后验概率的分类。 解答： Step 1 也就是说我们要分别计算X选择分类标号为白色（white），蓝色（blue），粉色（pink）的后验概率，然后进行比较取其中最大值。 根据贝叶斯定理

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。

贝叶斯分类多实例分析总结

用于运动识别的聚类特征融合方法和装置 提供了一种用于运动识别的聚类特征融合方法和装置，所述方法包括：将从被采集者的加速度信号 中提取的时频域特征集的子集内的时频域特征表示成以聚类中心为基向量的线性方程组；通过求解线性方程组来确定每组聚类中心基向量的系数；使用聚类中心基向量的系数计算聚类中心基向量对子集的方差贡献率；基于方差贡献率计算子集的聚类中心的融合权重；以及基于融合权重来获得融合后的时频域特征集。 加速度信号 →时频域特征 →以聚类中心为基向量的线性方程组 →基向量的系数 →方差贡献率 →融合权重 基于特征组合的步态行为识别方法 本发明公开了一种基于特征组合的步态行为识别方法，包括以下步骤：通过加速度传感器获取用户在行为状态下身体的运动加速度信息；从上述运动加速度信息中计算各轴的峰值、频率、步态周期和四分位差及不同轴之间的互相关系数；采用聚合法选取参数组成特征向量；以样本集和步态加速度信号的特征向量作为训练集，对分类器进行训练，使的分类器具有分类步态行为的能力；将待识别的步态加速度信号的所有特征向量输入到训练后的分类器中，并分别赋予所属类别，统计所有特征向量的所属类别，并将出现次数最多的类别赋予待识别的步态加速度信号。实现简化计算过程，降低特征向量的维数并具有良好的有效性的目的。 传感器 →样本及和步态加速度信号的特征向量作为训练集 →分类器具有分类步态行为的能力 基于贝叶斯网络的核心网故障诊断方法及系统 本发明公开了一种基于贝叶斯网络的核心网故障诊断方法及系统，该方法从核心网的故障受理中心采集包含有告警信息和故障类型的原始数据并生成样本数据，之后存储到后备训练数据集中进行积累，达到设定的阈值后放入训练数据集中；运用贝叶斯网络算法对训练数据集中的样本数据进行计算，构造贝叶斯网络分类器；从核心网的网络管理系统采集含有告警信息的原始数据，经贝叶斯网络分类器计算获得告警信息对应的故障类型。本发明，利用贝叶斯网络分类器构建故障诊断系统，实现了对错综复杂的核心网故障进行智能化的系统诊断功能，提高了诊断的准确性和灵活性，并且该系统构建于网络管理系统之上，易于实施，对核心网综合信息处理具有广泛的适应性。 告警信息和故障类型 →训练集 —>贝叶斯网络分类器

预测方法的分类

预测方法的分类 郑XX 预测方法的分类 由于预测的对象、目标、内容和期限不同，形成了多种多样的预测方法。据不完全统计，目前世界上共有近千种预测方法，其中较为成熟的有150多种，常用的有30多种，用得最为普遍的有10多种。 1-1预测方法的分类体系 1）按预测技术的差异性分类 可分为定性预测技术、定量预测技术、定时预测技术、定比预测技术和评价预测 技术，共五类。 2）按预测方法的客观性分类 可分为主观预测方法和客观预测方法两类。前者主要依靠经验判断，后者主要借 助数学模型。 3）按预测分析的途径分类 可分为直观型预测方法、时间序列预测方法、计量经济模型预测方法、因果分析 预测方法等。 4）按采用模型的特点分类 可分为经验预测模型和正规的预测模型。后者包括时间关系模型、因果关系模 型、结构关系模型等。 1-2 常用的方法分类 1)定性分析预测法 定性分析预测法是指预测者根据历史与现实的观察资料，依赖个人或集体的经验与智慧，对未来的发展状态和变化趋势作出判断的预测方法。 定性预测优缺点 定性预测的优点在于： 注重于事物发展在性质方面的预测，具有较大的灵活性，易于充分发挥人的主观能动作用，且简单的迅速，省时省费用。

定性预测的缺点是： 易受主观因素的影响，比较注重于人的经验和主观判断能力，从而易受人的知识、经验和能力的多少大小的束缚和限制，尤其是缺乏对事物发展作数量上的精确描述。 2)定量分析预测法 定量分析预测法是依据调查研究所得的数据资料，运用统计方法和数学模型，近似地揭示预测对象及其影响因素的数量变动关系，建立对应的预测模型，据此对预测目标作出定量测算的预测方法。通常有时间序列分析预测法和因果分析预测法。 ⅰ时间序列分析预测法 时间序列分析预测法是以连续性预测原理作指导，利用历史观察值形成的时间数列，对预测目标未来状态和发展趋势作出定量判断的预测方法。

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]。

贝叶斯算法(文本分类算法)java源码

package com.vista; import java.io.IOException; import jeasy.analysis.MMAnalyzer; /** * 中文分词器 */ public class ChineseSpliter { /** * 对给定的文本进行中文分词 * @param text 给定的文本 * @param splitToken 用于分割的标记,如"|" * @return 分词完毕的文本 */ public static String split(String text,String splitToken) { String result = null; MMAnalyzer analyzer = new MMAnalyzer(); try { result = analyzer.segment(text, splitToken); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } return result; } } 停用词处理 去掉文档中无意思的词语也是必须的一项工作,这里简单的定义了一些常见的停用词，并根据这些常用停用词在分词时进行判断。 package com.vista;

/** * 停用词处理器 * @author phinecos * */ public class StopWordsHandler { private static String stopWordsList[] ={"的", "我们","要","自己","之","将","“","”","，","（","）","后","应","到","某","后","个","是","位","新","一","两","在","中","或","有","更","好",""};//常用停用词public static boolean IsStopWord(String word) { for(int i=0;i

统计分析分类以及SPSS分析方法

统计分析分类以及SPSS分析方法 一、统计分析内容的分类 人类对客观事物的理解是多种多样的，这些理解能够是企业生产的规模，能够是企业生产机器的稳定性，能够是一个地区的教学质量，能 够是市场经济的规律，也能够是一个时期的经济形势或环境等等。撇 开这些形形色色的形式内容，人们对客观事物的理解从目的来看可分 为表面理解和本质理解两种。本文将这种从形式内容中抽象出来的对 客观事物的理解称之为统计分析内容。表面理解就是对客观事物表面 特征的理解；本质理解是从客观事物表面特征出发，最终得到超越客 观事物表面特征的本质特征的理解。同样，与统计分析内容相对应的 统计分析（方法）就可分为表面分析和本质分析两种。在统计分析方 法的使用上，形式内容的理解与统计分析方法的关联不大，反而是在 统计分析内容理解（对客观事物表面理解和本质理解）上，分析方法 的使用差别较大，所以本文主要从统计分析方法的角度对统计分析内 容加以细分。在SPSS中，横向叫个案，所有个案组成样本；纵向叫变量，一个变量代表客观事物的某方面特征。表面理解在SPSS中主要对 应于样本理解，目的是理解样本所代表的具体事物的特征（当然样本 的特征离不开变量，但目的不在变量）。本质理解则以样本数据为基础，总结出同类事物的普遍特征，这些特征就是变量自身的特征（它 从样本出发，但又超越样本），所以本质理解能够认为就是对变量的 理解。统计分析内容的划分与人们对客观事物的理解规律也密不可分。人类对客观事物的理解都是由浅入深、由外及里的。这种由浅入深、 由外及里的理解过程正好体现了表面理解和本质理解两个过程。统计 分析的两种内容既是人们对客观事物理解的两个方面，也是人们对客 观事物理解的两个过程，但它们能够是相互独立的。因为人类出于理 解目的的需要能够只理解客观事物的表面，也能够只理解客观事物的 规律。 （一）表面理解

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/9018577107.html,/?action-viewnews-itemid-103 Svm(支持向量机)算法：https://www.sodocs.net/doc/9018577107.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/9018577107.html,/p-030716713857.html TF-IDF的线性图解：https://www.sodocs.net/doc/9018577107.html,/blog-170225-6014.html 东南大学向量降维文献：https://www.sodocs.net/doc/9018577107.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：

基于TAN结构的贝叶斯文本分类器

2012.1 53 基于TAN 结构的贝叶斯 文本分类器研究 王景中 易路杰 北方工业大学信息工程学院 北京 100144 摘要：朴素贝叶斯分类器是一种简单且有效实现的文本自动类方法，但其独立性假设在实际中是不存在的。在TAN 结构贝叶斯分类算法中，考虑了两两属性间的关联性，对属性间的独立性假设有了一定程度的降低。 关键词：文本分类；贝叶斯；TAN 0 引言 朴素贝叶斯分类器是贝叶斯分类中一种最常见且原理简单，实际应用很成功的方法。朴素贝叶斯分类器中的“朴素”主要是指假设各属性间相互独立。在文本分类中，假设不同的特征项在确定的类别下的条件概率分布相互独立，这样在计算特征项之间的联合分布概率时可以大大提高分类器的速度。目前，很多文本分类系统都采用贝叶斯分类算法，在邮件分类、电子会议、信息过滤等方面都有了广泛的应用。 1 朴素贝叶斯分类器 1.1 贝叶斯公式介绍 贝叶斯定理为：设S 为试验E 的样本空间，A 为E 的事件，1B ，2B ，…n B 为S 的一个划分，且有P(A)>0，P(i B )>0 (i=1，2，…n)，则有： 1 (/)() (/)(/)() i i i n j j j P A B P B P B A P A B P B ==∑ ，i=1，2，…n 。 1.2 贝叶斯文本分类 贝叶斯文本分类模型是一种基于统计方法的分类模型，是现有文本分类算法中最有效的方法之一。其基本原理是：通过样本数据的先验概率信息计算确定事件的后验概率。在文本分类中的应用为：通过计算给定文本的特征值在样本库中某一确定类i C 中的先验概率， 得出给定文本的特征值属于 i C 类的后验概率，再通过比较，得出后验概率最大的即为给 定文本最可能属于的类别。因此，贝叶斯类别判别式为： 12arg max (/,,)NB i n C P C w w w = (1) 本文采用布尔表示法描述文本，每个文本表示为特征矢 量(1w ，2w ， …V w )，V 为特征词表，V 为特征词表总词数，V=(1B ，2B ，…V B )。特征矢量中的i w ={0，1}，1表示特 征词表中的第i 个词出现，0表示没有出现。 根据贝叶斯公式： 121212(,,/)() (/,,)(,,) n i i i n n P w w w C P C P C w w w P w w w = (2) 式中()i P C 为样本集中属于i C 类的概率，12(,,/)n i P w w w C …为i C 类中给定文本特征词的概率。 要求12max (/,,)i n P C w w w …，(2)式中分母12(,,)n P w w w …在给定的所有类别中为固定值，即为常量。因此，只需求： 12arg max (,,/)()NB n i i C P w w w C P C = (3) 式中()i P C 的值为每个类别在样本集中的频率，即为样本集中属于i C 类的文本数与样本集中的总的文本数的比率。12(,,/)n i P w w w C …的值计算比较困难，理论上只有建立一个 足够大的样本集才能准确得到。如何得出12(,,/)n i P w w w C …的值也是贝叶斯算法的关键，直接影响分类的性能。目前只能通过估算得出。 由于贝叶斯分类模型的假设，文本特征属性之间独立同分布，因此各属性联合概率等于各属性概率的乘积，即：

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)

基于朴素贝叶斯的文本分类算法

基于朴素贝叶斯的文本分类算法 摘要：常用的文本分类方法有支持向量机、K-近邻算法和朴素贝叶斯。其中朴素贝叶斯具有容易实现，运行速度快的特点，被广泛使用。本文详细介绍了朴素贝叶斯的基本原理，讨论了两种常见模型：多项式模型（MM）和伯努利模型（BM），实现了可运行的代码，并进行了一些数据测试。 关键字：朴素贝叶斯；文本分类 Text Classification Algorithm Based on Naive Bayes Author: soulmachine Email：soulmachine@https://www.sodocs.net/doc/9018577107.html, Blog：https://www.sodocs.net/doc/9018577107.html, Abstract:Usually there are three methods for text classification: SVM、KNN and Na?ve Bayes. Na?ve Bayes is easy to implement and fast, so it is widely used. This article introduced the theory of Na?ve Bayes and discussed two popular models: multinomial model(MM) and Bernoulli model(BM) in details, implemented runnable code and performed some data tests. Keywords: na?ve bayes; text classification 第1章贝叶斯原理 1.1 贝叶斯公式 设A、B是两个事件，且P(A)>0，称 为在事件A发生的条件下事件B发生的条件概率。 乘法公式P(XYZ)=P(Z|XY)P(Y|X)P(X) 全概率公式P(X)=P(X|Y 1)+ P(X|Y 2 )+…+ P(X|Y n ) 贝叶斯公式 在此处，贝叶斯公式，我们要用到的是