文本分类，聚类数据源--webkb 20newsGroup R8

本文介绍文本挖掘与文本分类的一些基本概念和流程,为后续学习分类算法做好铺垫. 一. 文本挖掘的概念 文本挖掘(Text Mining)是从非结构化文本信息中获取用户感兴趣或者有用的模式 的过程.其中被普遍认可的文本挖掘定义如下:文本挖掘是指从大量文本数据中抽取事先未知的.可理解的.最终可用的知识的过程,同时运用这些知识更好地组织信息以便将来参考. 简言之,文本挖掘就是从非结构化的文本中寻找知识的过程. 文本挖掘的七个主要领域: (1)搜索和信息检索(IR):存储和文本文档的检索,包括搜索引擎和关

前言: 本系列是在作者学习<机器学习系统设计>([美] WilliRichert)过程中的思考与实践,全书通过Python从数据处理,到特征工程,再到模型选择,把机器学习解决问题的过程一一呈现.书中设计的源代码和数据集已上传到我的资源:http://download.csdn.net/detail/solomon1558/8971649 第3章通过词袋模型+K均值聚类实现相关文本的匹配.本文主要讲解K-均值聚类相关知识以及在20newsgroup数据集上使用K-均值聚类进行测试.     相关

这这一篇博客中,将系统介绍中文文本分类的流程和相关算法.先从文本挖掘的大背景开始,以文本分类算法为中心,介绍中文文本分类项目的流程以及相关知识,知识点设计中文分词,向量空间模型,TF-IDF方法,几个典型的文本分类算法和评价指标等. 本篇主要有: 朴素的贝叶斯算法 KNN最近邻算法. 2.1 文本挖掘与文本分类的概念 简单来说,文本挖掘就是从已知的大量文本数据中提取一些未知的最终可能用过的知识的过程,也就是从非结构化的文本中寻找知识的过程.文本挖掘主要领域有: 搜索和信息检索:存储和文本文档的检

摘要: 朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类器的一种,贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法,利用概率统计知识进行分类,其分类原理就是利用贝叶斯公式根据某对象的先验概率计算出其后验概率(即该对象属于某一类的概率),然后选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类.总的来说:当样本特征个数较多或者特征之间相关性较大时,朴素贝叶斯分类效率比不上决策树模型:当各特征相关性较小时,朴素贝叶斯分类性能最为良好.另外朴素贝叶斯的计算过程类条件概率等计算彼此是独立的,因此特别适于分布式计算.本文详述了朴素贝叶斯分类的统计学

多种贝叶斯模型构建及文本分类的实现 作者:白宁超 2015年9月29日11:10:02 摘要:当前数据挖掘技术使用最为广泛的莫过于文本挖掘领域,包括领域本体构建.短文本实体抽取以及代码的语义级构件方法研究.常用的数据挖掘功能包括分类.聚类.预测和关联四大模型.本文针对四大模型之一的分类进行讨论.分类算法包括回归.决策树.支持向量机.贝叶斯等,显然,不少涉及机器学习的知识(随后会写些机器学习专题).本文重点介绍贝叶斯分类,涉及朴素贝叶斯模型.二项独立模型.多项模型.混合模型等知识.在本人研究贝叶斯

源代码下载:NaviveBayesClassify.rar Preface 文本的分类和聚类是一个比较有意思的话题,我以前也写过一篇blog<基于K-Means的文本聚类算法>,加上最近读了几本数据挖掘和机器学习的书籍,因此很想写点东西来记录下学习的所得. 在本文的上半部分<基于朴素贝叶斯分类器的文本分类算法(上)>一文中简单介绍了贝叶斯学习的基本理论,这一篇将展示如何将该理论运用到中文文本分类中来,具体的文本分类原理就不再介绍了,在上半部分有,也可以参见代码的注释. 文本特征向量

http://www.blogjava.net/zhenandaci/archive/2008/06/05/205950.html 学习方法:使用样例(或称样本,训练集)来合成计算机程序的过程称为学习方法[22]. 监督学习:学习过程中使用的样例是由输入/输出对给出时,称为监督学习[22].最典型的监督学习例子就是文本分类问题,训练集是一些已经明确分好了类别文档组成,文档就是输入,对应的类别就是输出. 非监督学习:学习过程中使用的样例不包含输入/输出对,学习的任务是理解数据产生的过程 [22].

Q1. 为什么搜索引擎要用到文本分类? 搜索引擎要处理海量文本,人工分类不现实,机器的自动分类对提高文本的分类效率至少起到了一个基准的效果.另外,文本分类跟搜索引擎系统可以进行信息互通,文本分类的输入是文本,输出可以是标签或者是否从属于某个分类. Q2.文本分类基础算法 文本分类基础算法与机器学习.人工智能.数据挖掘中用到的算法都是联系紧密的,它从属的自然语言处理也正是人工智能的分支.你可能会想到文本分类肯定要用到基础的分类器,而且在更复杂的情况下可能还要用到人工智能的一些学习方法,比如双向LS

转自:http://blog.chinaunix.net/uid-446337-id-94440.html 分类: 机器学习的有概率分类器(probabilistic) ,贝叶斯推理网络(bayesian inference networks) , 决策树分类器(decision tree) ,决策规则分类器(decision rule) ,基于回归的线性最小二乘llsf(regression based on linearleast squares fit ) , 符号规则归纳法( symbo