基于SVM的中文文本自动分类研究
文章编号:100622475(2006)0820005204
收稿日期:2005209215
作者简介:马金娜(19792),女,河南项城人,上海理工大学管理学院硕士研究生,研究方向:文本挖掘;田大钢(19582),男,江西人,副教授,研究方向:决策支持系统,数据挖掘,优化计算。
基于SVM 的中文文本自动分类研究
马金娜,田大钢
(上海理工大学管理学院,上海 200093)
摘要:详细介绍了进行文本分类的过程,并着重介绍了一种新的基于结构风险最小化理论的分类算法———支持向量机,通过实验比较支持向量机算法和传统的K NN 算法应用于文本分类的效果,证实了支持向量机在处理文本分类问题上的优越性。
关键词:文本分类;支持向量机;特征提取中图分类号:TP391 文献标识码:A
R esearch on Chinese 2text Automatic Classi fication B ased on SVM
MA Jin 2na ,TI AN Da 2gang
(C ollege of Management ,University of Shanghai for Science and T echnology ,Shanghai 200093,China )
Abstract :This paper describes the course of text classification and a new efficient classification alg orithm ———Support Vector Machine.In the end ,S VM and the traditional text 2classification alg orithm ———K NN are applied to Chinese 2text automatic classification ,it is proved that the S VM is superior.
K ey w ords :text classification ;S VM;feature selection
0 引 言
所谓“数据丰富但知识缺乏”的现状导致了数据挖掘(Data Mining )技术研究的兴起,数据挖掘是从海量的结构化信息中抽取或挖掘隐含信息和知识的重要方法和途径[1]。当前,数据挖掘技术已经相当成熟了。但是,F orrest Research 的统计资料指出,80%以上的数据以非结构化的形式存在[2],如文档、手册、E 2mail 、技术报告、专家陈述等,所以出现了对从文本中
发现知识(K nowledge Discovery in T exts )的巨大需求。文本挖掘(T ext Mining or T ext Data Mining )就是从文本集中挖掘和发现隐含的归纳知识,如关联知识、时间序列信息,甚至科学文献的创新推断和假设等。文本挖掘的具体实现技术主要有:特征提取、主题标引、文本分类、文本聚类、自动摘要。本文所要讨论的是文本分类(T ext Classification )方法。文本分类的任务是基于内容将自然语言文本自动分配给预定义的类别,
文本分类既是一种文本挖掘任务,也是对文本进行深层次挖掘的预处理步骤。本文将深入地探讨中文文本分类的关键技术,并研究当前应用于文本分类效果较好的支持向量机算法,将其与传统的K NN 算法相比较,证实支持向量机在文本分类上的优越性,并针对其缺点,提出在进行文本预处理时给予改善。
1 文本预处理
由于文档都是非结构化的,而且文档的内容是人类所使用的自然语言,计算机很难处理其语义,因此要进行必要的文本预处理。由于西文文本词与词之间有明显的间隔符分开,而中文没有,中文是连续的字串,因此对中文文本预处理时还要进行句子的切分(Segmentation )。通常采用词(w ords )或者n 2grams (N 2
元长度为n 的有序单词集合)法来做中文句子的切分。我国对自动分词的相关研究已进行了十几年,清华大学计算机系、北京大学计算语言学研究所和山西
计算机与现代化
2006年第8期
J IS UAN J I Y U XI ANDAIH UA
总第132期
大学计算机系等都有接近实用的实验系统,它们的切分准确率一般可以超过90%[3]。
1.1 文本的特征表示
文本的特征表示是指用文本的特征信息集合来代表原来的文本。文本的特征信息是关于文本的元数据,可以分为外部特征和内容特征两种类型。其中外部特征包括文本的名称、日期、大小、类型、文本的作者、标题、机构等信息,文本的内容特征包括主题、分类、摘要等特征。目前,在信息处理领域,文本的表示方法主要采用向量空间模型(VS M)。在该模型中,文档被看作是由一组正交词条向量所组成的向量空间,每个文档表示为其中的一个规范化特征向量[4～5]:
V(d)=(t1,ω1,t2,ω2,…,t n,ωn)
其中t i为特征项,ωi为t i在d中的权重。通常选择词作为特征项,用词频来表示特征项对应的向量分量。词频分为绝对词频和相对词频两种:绝对词频是指词在文本中出现的频率;相对词频是规范化的词频,即要求所有向量分量的平方和为1。相对词频的计算方法常用的有布尔函数、平方根函数、对数函数、TFI DF函数等。应用最广的是TFI DF函数。
一种较为普遍的TF2I DF公式如下:
TFI DF(T i,D j)=TF(T i,D j)3log
|D| |DF(T i)|
T i代表某一特定的词,D j表示该词所在的文本, TF(T i,D j)表示T i在文本D j中出现的频率,|D|表示训练集中所有文本的数目,DF(T i)表示包含词T i的文本数,对数部分即为I DF(T i)值,TFI DF(T i,D j)则为所计算的T i在文本D j中的权重。
1.2 文本的特征提取
采用一定的文本表示模型对文本进行建模后,还要根据不同的目标采用特征选取的方法来降低维度。文本的特征提取一般是构造一个评价函数[6],对特征集中的每个特征进行独立的评估,提取的方法有多种,可以使用不同的评价函数,如:词频DF(D ocum ent frequency thresh old)、信息增益IG (In form ation G ain)、互信息MI(M utual In form ation)、期望交叉熵(E x pected C r oss E ntr opy)、文本证据权(the W eight o f E v idence for T ex t)[7]等,其中词频和互信息应用较广。词频就是文档集合中出现某个特征项的文本数目,词频是最简单的特征降维方法,易用于线性计算的集合,但是不适用于回归词语的排除[8]。互信息的评估函数定义为:
MI(ω,C i)=log
P(ω,C i)
P(ω)P(C i)
其中P(ω,C i)为特征项ω出现在类C i中的概率。互信息的不足之处在于互信息量非常容易受词条的边缘概率的影响,使得互信息评估函数经常倾向于选择稀有词条[9]。
通过这些公式,可以计算出文本中出现的所有词的权重,并将之排序,根据需要可以有两种选择方式:
(1)选择权值最大的某一固定数n个关键词;
(2)选择权值大于某一阈值的关键词。
根据实验对比这两种方法各有优缺点,第一种方式将能保证关键词的覆盖度,但有时可能不能选择最合适数量的关键词,因为不同文本内容所涉及的主题概念不同,主题的分散度亦不同;第二种方式选择的主题词和内容间的关系相对紧密,但对于主题比较分散的文本,选择的主题词可能过少可能过多[10,13]。1.3 文本相似度
通过特征选取可以获得文本对应的特征词向量,也可以获得文本对应的特征词相对词频向量。一般认为,相似的文本具有相似的特征词或相对词频,因此可以基于特征词向量或特征词相对词频向量计算一组文本的相似度。计算相似度的方法有很多:向量测距法、简单乘积法、相对乘积法、最大最小系数法、算术平均最小法、余弦系数法[11]。其中,余弦系数法最为常用,向量空间模型表示的文本D1和D2的相似度sim(D1,D2)可使用余弦系数法度量:
sim(D1,D2)=
6n
k=1
(W1k W2k)
6n
k=1
W21k?6
n
k=1
W22k
2 文本分类算法
文本自动分类的任务是基于内容将自然语言文本自动分配给预定义的类别。目前文本的分类算法有很多种,常用的有:朴素贝叶斯方法(Naive Bayesian)、K2最邻近算法(K2Nearest Neighbor)、向量空间距离测度分类法(Vector S pace Distance Measure)、支持向量机(Support Vector Machine)和神经网络方法(Neural Netw ork)等[7～12]。本文重点介绍分类效果较好的支持向量机方法。
支持向量机(S VM)是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小化原理基础上的[6],根据有限
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2006年第8期
的样本信息在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳折衷,以获得最好的推广能力。S VM方法不同于常规的统计和神经网络方法,它不是通过减少特征的个数来控制模型的复杂性。S VM提供了一个与问题维数无关的刻画函数复杂性的方法,它引入高维特征空间,将输入空间的非线性决策边界转化为高维特征空间的线性决策边界,利用线性函数的对偶核,解决了数值优化的二次规划求解问题[14～15]。目前常用的核函数主要有三类:多项式核函数、径向基形式核函数、S核函数。根据不同的分类问题,可以选用不同的核函数[15～16]。支持向量机最初是为了解决两类分类问题的,其基本思路如下:设线性可分样本集为(x i,y i),i=1,...,l,x∈R n,y∈{+1,21}是类别标号。n维空间中线性判别函数的一般形式为g(x)=ω3x+b,分类面方程为ω3x+b=0。将判别函数进行归一化,使两类所有样本都满足|g(x)|≥1,使离分类面最近的样本的|g(x)|=1,这样分类间隔就等于2/‖ω‖,因此,使间隔最大等价于使‖ω‖最小;要求分类面对所有样本正确分类,即满足:
y i[(ω3x i)+b]21≥0,i=1,...,l
满足上述条件且使‖ω‖最小的分类面就是最优分类面。最优分类面问题可以看成约束优化问题进行求解,即在上述公式的约束下,求函数的最小值: (ω)=‖ω‖/2=(ω3ω)/2
可以使用Lagrange乘数法求解。
对于多类分类问题,解决的方式大概有下面两种:
(1)通过某种方式构造一系列的两类分类器并将它们组合在一起来实现多类分类;
(2)将多个分类面的参数求解合并到一个最优化问题中,通过求解该最优化问题“一次性”地实现多类分类。
第二种方法尽管看起来简洁,但是在最优化问题求解过程中的变量远远多于第一种方法,训练速度不及第一种方法,而且在分类精度上也不占优。当训练样本数非常大时,这一问题更加突出。正因如此,第一种方法更为常用[5]。
3 分类质量评价
对文本进行分类可以看作是一种机器学习的过程,机器学习中常用的评估标准有分类正确率(Clas2 sification Accuracy),查准率(Precision)与查全率(Re2call),查准率与查全率的几何平均数,信息估值(Infor2 mation Score),兴趣性(Interestingness)等[12]。其中:查全率(recall)=
分类的正确文本数
应有文本数
它是人工分类结果应有的文本中与分类系统吻合的文本所占的比率。
查准率(precision)=
分类的正确文本数
实际分类的文本数
它是所有判断的文本中与人工分类结果吻合的文本所占的比率。查准率和查全率反映了分类质量的两个不同方面,两者必须综合考虑,不可偏废,因此,存在一种新的评估指标,F1测试值,其数学公式如下:
F1测试值=
查准率×查全率×2
查准率+查全率
4 实验结果与分析
本文实验所使用的语料是从新浪网(w w w.sina. https://www.sodocs.net/doc/eb18929087.html,)2005年4月22日至5月11日的体育、财经、科技、娱乐版上下载的文本,将文本在该网站上所属的专题作为其类别。共下载了1000篇文章,从各个类别中按照50%的比例任意抽取出500篇文本作为训练文本,余下的作为测试文本。实验所采用的分词方法是北京大学计算语言研究所提供的标准,分词软件ICT C LAS在网上可以免费获得。
对文本的分词完成之后,对文本进行扫描,统计出每个词单元在文本中出现的频率。接下来所要做的工作是去除停用词。所谓停用词是指汉语中常用到的“的”、
“了”、“我们”、“怎样”等,这些词在文本中分布较广,出现频率较高,且大部分为虚词,这些词对分类的效果影响不大,予以去除。在对文本进行特征提取的时候,考虑到词频方式和互信息方式各有千秋,我们将这两种方法结合起来用,先将每类的特征词按照其互信息量排序,抽取出互信息量大于某一阈值(每类的阈值都不相同)的特征项,然后再将抽取出的特征项按照词频值进行排序,去除那些在以互信息方式进行特征抽取时受边缘概率影响的词条,最后再加上文本标题中出现的特征词,这样共提取出5795个特征词。
为了更好地说明分类算法的效果,本试验对文本分别使用前面所提到的K最邻近分类算法(K2Nearest Neighbor)和支持向量机算法(Support Vector Machine)进行分类。K最邻近分类算法的基本思路是:在给定
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2006年第8期马金娜等:基于S VM的中文文本自动分类研究
新文本后,考虑在训练文本集中与该新文本距离最近(最相似)的K 篇文本,根据这K 篇文本所属的类别
判断新文本所属的类别。在用支持向量机算法进行分类时,我们采用的核函数是2阶多项式核函数。
本实验的运行环境是Windows 2000操作系统,所用的软件是Matlab 6.5。
分类结果如表1和图1所示。
从分类结果中可以看出,与传统的K NN 算法相比,用支持向量机对文本进行分类的效果较好。但在实验中,我们发现支持向量机的分类速度较慢,时间复杂度大。因此对分类精度要求不高的文本进行分类时,可以使用传统的分类算法。如果对分类效果要求较高时,就可以使用支持向量机进行分类。在使用支持向量机进行文本分类的时候,对文本的特征提取可以采用其他方法(如:互信息等)与词频方法相结合的方式,这样可以减少特征项的维度,减轻分类的复杂度,同时对分类的效果影响不大,这一点我们在实验中已经得到了证实。
表1 两种算法的分类结果
类别体育
科技
财经
娱乐
训练文本数
测试文本数
119
11988872002009394S VM
算法
查准率/%
查全率/%96.6393.5090.8088.7693.0095.3893.6194.62K NN
算法
查准率/%查全率/%
94.1291.80
88.5184.62
90.0090.00
88.3095.40
图1两种分类结果的F1值
5 结束语
建立在结构风险最小化理论基础上的S VM 算法
能够处理高维的文本分类问题,具有很好的泛化性能
[16]
。本文通过实验证实了支持向量机在处理分类
问题方面的良好性能。基于信息抽取和数据挖掘算
法的文本挖掘技术是文本知识发现的技术研究趋势,而作为文本挖掘重要组成部分的文本分类技术也将在网站搜索引擎设计及文本过滤处理方面发挥重要作用。
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计 算 机 与 现 代 化2006年第8期
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
朴素贝叶斯算法详细总结
朴素贝叶斯算法详细总结 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法，是经典的机器学习算法之一，处理很多问题时直接又高效，因此在很多领域有着广泛的应用，如垃圾邮件过滤、文本分类等。也是学习研究自然语言处理问题的一个很好的切入口。朴素贝叶斯原理简单，却有着坚实的数学理论基础，对于刚开始学习算法或者数学基础差的同学们来说，还是会遇到一些困难，花费一定的时间。比如小编刚准备学习的时候，看到贝叶斯公式还是有点小害怕的，也不知道自己能不能搞定。至此，人工智能头条特别为大家寻找并推荐一些文章，希望大家在看过学习后，不仅能消除心里的小恐惧，还能高效、容易理解的get到这个方法，从中获得启发没准还能追到一个女朋友，脱单我们是有技术的。贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。而朴素朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方法。这篇文章我尽可能用直白的话语总结一下我们学习会上讲到的朴素贝叶斯分类算法，希望有利于他人理解。 ▌分类问题综述 对于分类问题，其实谁都不会陌生，日常生活中我们每天都进行着分类过程。例如，当你看到一个人，你的脑子下意识判断他是学生还是社会上的人；你可能经常会走在路上对身旁的朋友说“这个人一看就很有钱、”之类的话，其实这就是一种分类操作。 既然是贝叶斯分类算法，那么分类的数学描述又是什么呢？ 从数学角度来说，分类问题可做如下定义： 已知集合C=y1,y2,……,yn 和I=x1,x2,……,xn确定映射规则y=f()，使得任意xi∈I有且仅有一个yi∈C，使得yi∈f(xi)成立。 其中C叫做类别集合，其中每一个元素是一个类别，而I叫做项集合（特征集合），其中每一个元素是一个待分类项，f叫做分类器。分类算法的任务就是构造分类器f。 分类算法的内容是要求给定特征，让我们得出类别，这也是所有分类问题的关键。那么如何由指定特征，得到我们最终的类别，也是我们下面要讲的，每一个不同的分类算法，对
文本分类入门(五)训练Part 2
将样本数据成功转化为向量表示之后，计算机才算开始真正意义上的“学习”过程。 再重复一次，所谓样本，也叫训练数据，是由人工进行分类处理过的文档集合，计算机认为这些数据的分类是绝对正确的，可以信赖的（但某些方法也有针对训练数据可能有错误而应对的措施）。接下来的一步便是由计算机来观察这些训练数据的特点，来猜测一个可能的分类规则（这个分类规则也可以叫做分类器，在机器学习的理论著作中也叫做一个“假设”，因为毕竟是对真实分类规则的一个猜测），一旦这个分类满足一些条件，我们就认为这个分类规则大致正确并且足够好了，便成为训练阶段的最终产品——分类器！再遇到新的，计算机没有见过的文档时，便使用这个分类器来判断新文档的类别。 举一个现实中的例子，人们评价一辆车是否是“好车”的时候，可以看作一个分类问题。我们也可以把一辆车的所有特征提取出来转化为向量形式。在这个问题中词典向量可以为： D=（价格，最高时速，外观得分，性价比，稀有程度） 则一辆保时捷的向量表示就可以写成 vp=（200万，320，9.5，3，9） 而一辆丰田花冠则可以写成 vt=（15万，220，6.0，8，3） 找不同的人来评价哪辆车算好车，很可能会得出不同的结论。务实的人认为性价比才是评判的指标，他会认为丰田花冠是好车而保时捷不是；喜欢奢华的有钱人可能以稀有程度来评判，得出相反的结论；喜欢综合考量的人很可能把各项指标都加权考虑之后才下结论。
可见，对同一个分类问题，用同样的表示形式（同样的文档模型），但因为关注数据不同方面的特性而可能得到不同的结论。这种对文档数据不同方面侧重的不同导致了原理和实现方式都不尽相同的多种方法，每种方法也都对文本分类这个问题本身作了一些有利于自身的假设和简化，这些假设又接下来影响着依据这些方法而得到的分类器最终的表现，可谓环环相连，丝丝入扣，冥冥之中自有天意呀（这都什么词儿……）。 比较常见，家喻户晓，常年被评为国家免检产品（？！）的分类算法有一大堆，什么决策树，Rocchio，朴素贝叶斯，神经网络，支持向量机，线性最小平方拟合，kNN，遗传算法，最大熵，Generalized Instance Set等等等等（这张单子还可以继续列下去）。在这里只挑几个最具代表性的算法侃一侃。Rocchio算法 Rocchio算法应该算是人们思考文本分类问题时最先能想到，也最符合直觉的解决方法。基本的思路是把一个类别里的样本文档各项取个平均值（例如把所有“体育”类文档中词汇“篮球”出现的次数取个平均值，再把“裁判”取个平均值，依次做下去），可以得到一个新的向量，形象的称之为“质心”，质心就成了这个类别最具代表性的向量表示。再有新文档需要判断的时候，比较新文档和质心有多么相像（八股点说，判断他们之间的距离）就可以确定新文档属不属于这个类。稍微改进一点的Rocchio算法不尽考虑属于这个类别的文档（称为正样本），也考虑不属于这个类别的文档数据（称为负样本），计算出来的质心尽量靠近正样本同时尽量远离负样本。Rocchio算法做了两个很致命的假设，使得它的性能出奇的差。一是它认为一个类别的文档仅仅聚集在一个质心的周围，实际情况往往不是如此（这样的数据称为线性不可分的）；二是它假设训练数据是绝
结合中文分词的贝叶斯文本分类
结合中文分词的贝叶斯文本分类 https://www.sodocs.net/doc/eb18929087.html,/showarticle.aspx?id=247 来源:[] 作者:[] 日期:[2009-7-27] 魏晓宁1,2,朱巧明1,梁惺彦2 (1.苏州大学,江苏苏州215021;2.南通大学,江苏南通226007) 摘要:文本分类是组织大规模文档数据的基础和核心。朴素贝叶斯文本分类方法是种简单且有效的文本分类算法,但是属性间强独立性的假设在现实中并不成立,借鉴概率论中的多项式模型,结合中文分词过程,引入特征词条权重,给出了改进Bayes方法。并由实验验证和应用本方法,文本分类的效率得到了提高。 1. Using Bayesian in Text Classification with Participle-method WEI Xiao-ning1,2,ZHU Qiao-ming1,LIANG Xing-yan2 (1.Suzhou University,Suzhou 215006,China;2.Nantong University,Nantong 226007,China) Abstract:Text classification is the base and core of processing large amount of document data.Native Bayes text classifier is a simple and effective text classification method.Text classification is the key technology in organizing and processing large amount of document data.The practical Bayes algorithm is an useful technique which has an assumption of strong independence of different properties.Based on the polynomial model,a way in feature abstraction considering word-weight and participle-method is introduced. At last the experiments show that efficiency of text classification is improved. 1.0引言 文档分类是组织大规模文档数据的基础和核心,利用计算机进行自动文档分类是自然语言处理和人工智能领域中一项具有重要应用价值的课题。现有的分类方法主要是基于统计理论和机器学习方法的,比较著名的文档分类方法有Bayes、KNN、LLSF、Nnet、Boosting及SVM等。 贝叶斯分类器是基于贝叶斯学习方法的分类器,其原理虽然较简单,但是其在实际应用中很成功。贝叶斯模型中的朴素贝叶斯算法有一个很重要的假设,就是属性间的条件独立[1][2],而现实中属性之间这种独立性很难存在。因此,本文提出了一种改进型的基于朴素贝叶斯网络的分类方法,针对于文本特征,结合信息增益于文本分类过程,实验表明文本分类的准确率在一定程度上有所提高。
朴素贝叶斯在文本分类上的应用
2019年1月 取此事件作为第一事件,其时空坐标为P1(0,0,0,0),P1′(0,0,0,0),在Σ′系经过时间t′=n/ν′后,Σ′系中会看到第n个波峰通过Σ′系的原点,由于波峰和波谷是绝对的,因此Σ系中也会看到第n个波峰通过Σ′系的原点,我们把此事件记为第二事件,P2(x,0,0,t),P2′(0,0,0,t′).则根据洛伦兹变换,我们有x=γut′,t=γt′。在Σ系中看到t时刻第n个波峰通过(x, 0,0)点,则此时该电磁波通过Σ系原点的周期数为n+νxcosθ/c,也就是: n+νxcosθc=νt→ν=ν′ γ(1-u c cosθ)(5)这就是光的多普勒效应[2],如果ν′是该电磁波的固有频率的话,从式(5)可以看出,两参考系相向运动时,Σ系中看到的光的频率会变大,也就是发生了蓝移;反之,Σ系中看到的光的频率会变小,也就是发生了红移;θ=90°时,只要两惯性系有相对运动,也可看到光的红移现象,这就是光的横向多普勒效应,这是声学多普勒效应中没有的现象,其本质为狭义相对论中的时间变缓。3结语 在本文中,通过对狭义相对论的研究,最终得到了光的多普勒效应的表达式,并通过与声学多普勒效应的对比研究,理解了声学多普勒效应和光学多普勒效应的异同。当限定条件为低速运动时,我们可以在经典物理学的框架下研究问题,比如声学多普勒效应,但如果要研究高速运动的光波,我们就需要在狭义相对论的框架下研究问题,比如光的多普勒效应。相对论乃是当代物理学研究的基石,通过本次研究,使我深刻的意识到了科学家为此做出的巨大贡献,为他们献上最诚挚的敬意。 参考文献 [1]肖志俊.对麦克斯韦方程组的探讨[J].通信技术,2008,41(9):81~83. [2]金永君.光多普勒效应及应用[J].现代物理知识,2003(4):14~15.收稿日期：2018-12-17 朴素贝叶斯在文本分类上的应用 孟天乐（天津市海河中学，天津市300202） 【摘要】文本分类任务是自然语言处理领域中的一个重要分支任务，在现实中有着重要的应用，例如网络舆情分析、商品评论情感分析、新闻领域类别分析等等。朴素贝叶斯方法是一种常见的分类模型，它是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设的分类方法。本文主要探究文本分类的流程方法和朴素贝叶斯这一方法的原理并将这种方法应用到文本分类的一个任务—— —垃圾邮件过滤。 【关键词】文本分类；监督学习；朴素贝叶斯；数学模型；垃圾邮件过滤 【中图分类号】TP391.1【文献标识码】A【文章编号】1006-4222（2019）01-0244-02 1前言 随着互联网时代的发展,文本数据的产生变得越来越容易和普遍,处理这些文本数据也变得越来越必要。文本分类任务是自然语言处理领域中的一个重要分支任务,也是机器学习技术中一个重要的应用,应用场景涉及生活的方方面面,如网络舆情分析,商品评论情感分析,新闻领域类别分析等等。 朴素贝叶斯方法是机器学习中一个重要的方法,这是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设的分类方法。相关研究和实验显示,这种方法在文本分类任务上的效果较好。2文本分类的流程 文本分类任务不同于其他的分类任务,文本是一种非结构化的数据,需要在使用机器学习模型之前进行一些适当的预处理和文本表示的工作,然后再将处理后的数据输入到模型中得出分类的结论。 2.1分词 中文语言词与词之间没有天然的间隔,这一点不同于很多西方语言(如英语等)。所以中文自然语言处理首要步骤就是要对文本进行分词预处理,即判断出词与词之间的间隔。常用的中文分词工具有jieba,复旦大学的fudannlp,斯坦福大学的stanford分词器等等。 2.2停用词的过滤 中文语言中存在一些没有意义的词,准确的说是对分类没有意义的词,例如语气词、助词、量词等等,去除这些词有利于去掉一些分类时的噪音信息,同时对降低文本向量的维度,提高文本分类的速度也有一定的帮助。 2.3文本向量的表示 文本向量的表示是将非结构化数据转换成结构化数据的一个重要步骤,在这一步骤中,我们使用一个个向量来表示文本的内容,常见的文本表示方法主要有以下几种方法: 2.3.1TF模型 文本特征向量的每一个维度对应词典中的一个词,其取值为该词在文档中的出现频次。 给定词典W={w1,w2,…,w V},文档d可以表示为特征向量d={d1,d2,…,d V},其中V为词典大小,w i表示词典中的第i个 词,t i表示词w i在文档d中出现的次数。即tf(t,d)表示词t在文档d中出现的频次,其代表了词t在文档d中的重要程度。TF模型的特点是模型假设文档中出现频次越高的词对刻画文档信息所起的作用越大,但是TF有一个缺点,就是不考虑不同词对区分不同文档的不同贡献。有一些词尽管在文档中出现的次数较少,但是有可能是分类过程中十分重要的特征,有一些词尽管会经常出现在众多的文档中,但是可能对分类任务没有太大的帮助。于是基于TF模型,存在一个改进的TF-IDF模型。 2.3.2TF-IDF模型 在计算每一个词的权重时,不仅考虑词频,还考虑包含词 论述244
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
文本分类入门(八)中英文文本分类的异同
从文本分类系统的处理流程来看，无论待分类的文本是中文还是英文，在训练阶段之前都要经过一个预处理的步骤，去除无用的信息，减少后续步骤的复杂度和计算负担。 对中文文本来说，首先要经历一个分词的过程，就是把连续的文字流切分成一个一个单独的词汇（因为词汇将作为训练阶段“特征”的最基本单位），例如原文是“中华人民共和国今天成立了”的文本就要被切分成“中华／人民／共和国／今天／成立／了”这样的形式。而对英文来说，没有这个步骤（更严格的说，并不是没有这个步骤，而是英文只需要通过空格和标点便很容易将一个一个独立的词从原文中区分出来）。中文分词的效果对文本分类系统的表现影响很大，因为在后面的流程中，全都使用预处理之后的文本信息，不再参考原始文本，因此分词的效果不好，等同于引入了错误的训练数据。分词本身也是一个值得大书特书的问题，目前比较常用的方法有词典法，隐马尔科夫模型和新兴的CRF方法。 预处理中在分词之后的“去停止词”一步对两者来说是相同的，都是要把语言中一些表意能力很差的辅助性文字从原始文本中去除，对中文文本来说，类似“我们”，“在”，“了”，“的”这样的词汇都会被去除，英文中的“ an”，“in”，“the”等也一样。这一步骤会参照一个被称为“停止词表”的数据（里面记录了应该被去除的词，有可能是以文件形式存储在硬盘上，也有可能是以数据结构形式放在内存中）来进行。 对中文文本来说，到此就已初审合格，可以参加训练了（笑）。而英文文本还有进一步简化和压缩的空间。我们都知道，英文中同一个词有所谓词形的变化（相对的，词义本身却并没有变），例如名词有单复数的变化，动词有时态的变化，形容词有比较级的变化等等，还包括这些变化形式的某种组合。而正因为词义本身没有变化，仅仅词形不同的词就不应该作为独立的词来存储和和参与分类计算。去除这些词形不同，但词义相同的词，仅保留一个副本的步骤就称为“词根还原”，例如在一篇英文文档中，经过词根还原后，“computer”，“compute”，“computing”，“computational”这些词全都被处理成“compute”（大小写转换也在这一步完成，当然，还要记下这些词的数目作为compute的词频信息）。 经过预处理步骤之后，原始文档转换成了非常节省资源，也便于计算的形式，后面的训练阶段大同小异（仅仅抽取出的特征不同而已，毕竟，一个是中文词汇的集合，一个是英文词汇的集合嘛）。 下一章节侃侃分类问题本身的分类。
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/eb18929087.html, Blog：https://www.sodocs.net/doc/eb18929087.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
中文文本分类语料
中文文本分类语料 文本自动分类就是用电脑对文本按照一定的分类体系或标准进行自动分类标记。 文本分类问题与其它分类问题没有本质上的区别，其方法可以归结为根据待分类数据的某些特征来进行匹配，当然完全的匹配是不太可能的，因此必须（根据某种评价标准）选择最优的匹配结果，从而完成分类。现如今，统计学习方法已经成为了文本分类领域绝对的主流。 统计学习方法需要一批由人工进行了准确分类的文档作为学习的材料（称为训练集，注意由人分类一批文档比从这些文档中总结出准确的规则成本要低得多），计算机从这些文档中挖掘出一些能够有效分类的规则，这个过程被形象的称为训练，而总结出的规则集合常常被称为分类器。训练完成之后，需要对计算机从来没有见过的文档进行分类时，便使用这些分类器来进行。 下面提供一些网上能下载到的中文的好语料，供研究人员学习使用。 1.中科院自动化所的中英文新闻语料库https://www.sodocs.net/doc/eb18929087.html,/data/13484 中文新闻分类语料库从凤凰、新浪、网易、腾讯等版面搜集。英语新闻分类语料库为Reuters-21578的ModApte版本。 2.搜狗的中文新闻语料库https://www.sodocs.net/doc/eb18929087.html,/labs/dl/c.html 包括搜狐的大量新闻语料与对应的分类信息。有不同大小的版本可以下载。 3.李荣陆老师的中文语料库 https://www.sodocs.net/doc/eb18929087.html,/data/11968 压缩后有240M大小 4.谭松波老师的中文文本分类语料https://www.sodocs.net/doc/eb18929087.html,/data/11970 不仅包含大的分类，例如经济、运动等等，每个大类下面还包含具体的小类，例如运动包含篮球、足球等等。能够作为层次分类的语料库，非常实用。 5.网易分类文本数据https://www.sodocs.net/doc/eb18929087.html,/data/11965 包含运动、汽车等六大类的4000条文本数据。 6.中文文本分类语料https://www.sodocs.net/doc/eb18929087.html,/data/11963 包含Arts、Literature等类别的语料文本。 7.更全的搜狗文本分类语料 https://www.sodocs.net/doc/eb18929087.html,/labs/dl/c.html 搜狗实验室发布的文本分类语料，有不同大小的数据版本供免费下载 8.2002年中文网页分类训练集https://www.sodocs.net/doc/eb18929087.html,/data/15021 2002年秋天北京大学网络与分布式实验室天网小组通过动员不同专业的几十个学生，人工选取形成了一个全新的基于层次模型的大规模中文网页样本集。它包括11678个训练网页实例和3630个测试网页实例，分布在11个大类别中。
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 机器学习实验报告 朴素贝叶斯学习和分类文本 (2015年度秋季学期) 一、实验内容 问题：通过朴素贝叶斯学习和分类文本 目标：可以通过训练好的贝叶斯分类器对文本正确分类二、实验设计 实验原理与设计： 在分类（classification）问题中，常常需要把一个事物分到某个类别。一个事物具有很多属性，把它的众多属性看做一个向量，即x=(x1,x2,x3,…,xn)，用x这个向量来代表这个事物。类别也是有很多种，用集合Y=y1,y2,…ym表示。如果x属于y1类别，就可以给x打上y1标签，意思是说x属于y1类别。 这就是所谓的分类(Classification)。x的集合记为X，称为属性集。一般X和Y 的关系是不确定的，你只能在某种程度上说x有多大可能性属于类y1，比如说x有80%的可能性属于类y1，这时可以把X和Y看做是随机变量，P(Y|X)称为Y的后验概率（posterior probability），与之相对的，P(Y)称为Y的先验概率（prior probability）1。在训练阶段，我们要根据从训练数据中收集的信息，对X和Y的每一种组合学习后验概率P(Y|X)。分类时，来了一个实例x，在刚才训练得到的一堆后验概率中找出所有的P(Y|x)，其中最大的那个y，即为x所属分类。根据贝叶斯公式，后验概率为 在比较不同Y值的后验概率时，分母P(X)总是常数，因此可以忽略。先验概率P(Y)可以通过计算训练集中属于每一个类的训练样本所占的比例容易地估计。 在文本分类中，假设我们有一个文档d∈X，X是文档向量空间(document space)，和一个固定的类集合C={c1,c2,…,cj}，类别又称为标签。显然，文档向量空间是一个高维度空间。我们把一堆打了标签的文档集合 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/eb18929087.html,/?action-viewnews-itemid-103 Svm(支持向量机)算法：https://www.sodocs.net/doc/eb18929087.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/eb18929087.html,/p-030716713857.html TF-IDF的线性图解：https://www.sodocs.net/doc/eb18929087.html,/blog-170225-6014.html 东南大学向量降维文献：https://www.sodocs.net/doc/eb18929087.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： 人工智能在自动文本分类系统中的应用研究摘要：人工智能与信息社会人工智能研究的就是怎样利用机器模仿人脑从事推理规 划、设计、思考、学习等思维活动。文本分类是指在给定分类体系下, 根据文本内容(自动) 确定文本类别的过程。该文阐述了自动文本分类分类在利用人工智能技术设计时的必要性 和重要性,通过对当前具有代表性的分类算法原理进行分析、比较, 总结出每种算法的性 能特征, 既便于使用者了解掌握各种分类算法、更好地选择合适的算法, 又便于研究者对 算法进行研究改进, 提出性能更好的分类算法。 关键词：人工智能；分类; 文本分类; 分类方法 1 引言 数据的丰富带来了对强有力的数据分析工具的需求, 大量的数据被描述为“数据丰富, 但信息贫乏”。快速增长的海量数据收集、存放在大型和大量的数据库中, 没有强有力的 工具, 理解它们已经远远超出了人的能力。 人工智能的一个重要支柱是数据挖掘技术。数据挖掘一开始只是一种从大规模数据库或数据仓库中提取隐藏的预测性信息的科学方法。它让人们有能力最终认识数据的真正价值,即数据中潜在的可用信息和知识。数据挖掘是数据库知识发现的核心步骤,它研究的主要目标是发展有关的方法论、理论工具,以支持从大量数据中提取有用的和让人们感兴趣的知识、模式和规则。其主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、知识分类算法、半结构化和非结构化数据中的知识发 现以及网上数据挖掘等 而分类作为数据挖掘的一种模式, 可以用于提取描述重要数据的模型, 通常是预测分 类标号( 或离散值) 。例如, 可以建立一个分类模型, 对银行贷款的安全或风险进行分 类。许多分类的方法已被机器学习、专家系统、统计学和神经生物学方面的研究者提出。 文本自动分类技术是自然语言处理的一个重要的应用领域, 是替代传统的繁杂人工分 类方法的有效手段和必然趋势,特别是随着互联网技术的发展, 网络成为人们进行信息交互和处理的最有效的平台, 各种数字化的信息每天以极高的速度增长, 面对如此巨大的信息, 人工分类选择已经无能为力,计算机自动分类已成为网络时代的必然选择通过利用先进的计算机技术、人工智能技术, 不仅可以实现方便快捷的分类效果, 节省大量的人力物力, 并 且可以进一步进行更深层次的信息挖掘处理, 提高信息的利用效率。 文本分类处理的研究是计算机、信息处理领域的重要内容, 特别是随着网络技术的快 速发展, 这种应用也变得更加迫切。 2 基本概念 2.1 人工智能 基于libsvm的中文文本分类原型 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Accuracy）和学习能力（即无错误地识别任意样本的能力）之间寻求最佳折衷，以期获得最好的推广能力（或称泛化能力）。SVM理论的学习，请参考jasper的博客。 LIBSVM 是台湾大学林智仁(Chih-Jen Lin)博士等开发设计的一个操作简单、易于使用、快速有效的通用SVM 软件包,可以解决分类问题(包括C?SVC 、ν?SVC )，回归问题(包括ε ? SVR 、v? SVR )以及分布估计(one ? class ? SVM ) 等问题,提供了线性、多项式、径向基和S 形函数四种常用的核函数供选择，可以有效地解决多类问题、交叉验证选择参数、对不平衡样本加权、多类问题的概率估计等。LIBSVM是一个开源的软件包,。他不仅提供了LIBSVM 的C++语言的算法源代码,还提供了Python、Java、R、MATLAB、Perl、Ruby、LabVIEW以及C#.net 等各种语言的接口,可以方便的在Windows 或UNIX 平台下使用,也便于科研工作者根据自己的需要进行改进(譬如设计使用符合自己特定问题需要 的核函数等)。 更多案例到WX 公zhong hao : datadw 文本分类，大致分为如下几件事情：样本，分词，特征提取，向量计算，分类训练，测试和调试。 1.样本选择 搜狗语料https://www.sodocs.net/doc/eb18929087.html,/labs/dl/c.html，下精简版吧，如果实验用用，这足够了，你要下107M的也可以。当然，你也可以自己找语料，不过麻烦点而已，把各大门户网站的对应频道下的文章都爬下来。 2.分词 南京理工大学经济管理学院 课程作业 课程名称：本文信息处理 作业题目：基于朴素贝叶斯实现文本分类姓名：赵华 学号： 114107000778 成绩： 基于朴素贝叶斯实现文本分类 摘要贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。本文作为分类算法的第一篇，将首先介绍分类问题，对分类问题进行一个正式的定义。然后，介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，通过实例讨论贝叶斯分类中最简单的一种：朴素贝叶斯分类。 关键词社区发现标签传播算法社会网络分析社区结构 1引言 数据挖掘在上个世纪末在数据的智能分析技术上得到了广泛的应用。分类作为数据挖掘中一项非常重要的任务，目前在商业上应用很多。分类的目的是学会一个分类函数或分类模型(也常常称作分类器)，该分类器可以将数据集合中的数据项映射到给定类别中的某一个，从而可以用于后续数据的预测和状态决策。目前，分类方法的研究成果较多，判别方法的好坏可以从三个方面进行：1）预测准确度，对非样本数据的判别准确度；2）计算复杂度，方法实现时对时间和空间的复杂度；3）模式的简洁度，在同样效果情况下，希望决策树小或规则少。 分类是数据分析和机器学习领域的基本问题。没有一个分类方法在对所有数据集上进行分类学习均是最优的。从数据中学习高精度的分类器近年来一直是研究的热点。各种不同的方法都可以用来学习分类器。例如，人工神经元网络[1]、决策树[2]、非参数学习算法[3]等等。与其他精心设计的分类器相比，朴素贝叶斯分类器[4]是学习效率和分类效果较好的分类器之一。 朴素贝叶斯方法，是目前公认的一种简单有效的分类方法，它是一种基于概率的分类方法，被广泛地应用于模式识别、自然语言处理、机器人导航、规划、机器学习以及利用贝叶斯网络技术构建和分析软件系统。 2贝叶斯分类 2.1分类问题综述 对于分类问题，其实谁都不会陌生，说我们每个人每天都在执行分类操作一点都不夸张，只是我们没有意识到罢了。例如，当你看到一个陌生人，你的脑子下意识判断TA是男是女；你可能经常会走在路上对身旁的朋友说“这个人一看就很有钱、那边有个非主流”之类的话，其实这就是一种分类操作。 从数学角度来说，分类问题可做如下定义： 已知集合：和，确定映射规则，使得任意有且仅有一个使得成立。（不考虑模 糊数学里的模糊集情况） 其中C叫做类别集合，其中每一个元素是一个类别，而I叫做项集合，其中每一个元素是一个待分类项，f叫做分类器。分类算法的任务就是构造分类器f。 数据挖掘（8）：朴素贝叶斯分类算法原理与实践 隔了很久没有写数据挖掘系列的文章了，今天介绍一下朴素贝叶斯分类算法，讲一下基本原理，再以文本分类实践。 一个简单的例子 朴素贝叶斯算法是一个典型的统计学习方法，主要理论基础就是一个贝叶斯公式，贝叶斯公式的基本定义如下： 这个公式虽然看上去简单，但它却能总结历史，预知未来。公式的右边是总结历史，公式的左边是预知未来，如果把Y看出类别，X看出特征，P(Yk|X)就是在已知特征X的情况下求Yk类别的概率，而对P(Yk|X)的计算又全部转化到类别Yk的特征分布上来。举个例子，大学的时候，某男生经常去图书室晚自习，发现他喜欢的那个女生也常去那个自习室，心中窃喜，于是每天买点好吃点在那个自习室蹲点等她来，可是人家女生不一定每天都来，眼看天气渐渐炎热，图书馆又不开空调，如果那个女生没有去自修室，该男生也就不去，每次男生鼓足勇气说：“嘿，你明天还来不？”,“啊，不知道，看情况”。然后该男生每天就把她去自习室与否以及一些其他情况做一下记录，用Y表示该女生是否去自习室，即Y={去，不去}，X是跟去自修室有关联的一系列条件，比如当天上了哪门主课，蹲点统计了一段时间后，该男生打算今天不再蹲点，而是先预测一下她会不会去，现在已经知道了今天上了常微分方法这么主课，于是计算P(Y=去|常微分方 程)与P(Y=不去|常微分方程)，看哪个概率大，如果P(Y=去|常微分方程) >P(Y=不去|常微分方程)，那这个男生不管多热都屁颠屁颠去自习室了，否则不就去自习室受罪了。P(Y=去|常微分方程)的计算可以转为计算以前她去的情况下，那天主课是常微分的概率P(常微分方程|Y=去)，注意公式右边的分母对每个类别（去/不去）都是一样的，所以计算的时候忽略掉分母，这样虽然得到的概率值已经不再是0~1之间，但是其大小还是能选择类别。 后来他发现还有一些其他条件可以挖，比如当天星期几、当天的天气，以及上一次与她在自修室的气氛，统计了一段时间后，该男子一计算，发现不好算了，因为总结历史的公式： 这里n=3，x(1)表示主课，x(2)表示天气，x(3)表示星期几，x(4)表示气氛，Y仍然是{去，不去}，现在主课有8门，天气有晴、雨、阴三种、气氛有A+,A,B+,B，C五种，那么总共需要估计的参数有8*3*7*5*2=1680个，每天只能收集到一条数据，那么等凑齐1 680条数据大学都毕业了，男生打呼不妙，于是做了一个独立性假设，假设这些影响她去自习室的原因是独立互不相关的，于是 有了这个独立假设后，需要估计的参数就变为，(8+3+7+5)*2 = 46个了，而且每天收集的一条数据，可以提供4个参数，这样该男生就预测越来越准了。机器学习实验报告-朴素贝叶斯学习和分类文本
中文文本分类算法设计及其实现_毕业设计
人工智能在自动文本分类系统中的应用研究
基于libsvm的中文文本分类原型
基于贝叶斯的文本分类
数据挖掘(8)：朴素贝叶斯分类算法原理与实践