支持向量机 文本分类

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种广泛应用的分类算法，用于文本分类。在SVM中，数据被映射到高维空间，并找到一个最优超平面，将不同类别的数据分开。在文本分类中，SVM可以用于将文本数据分为不同的类别，如垃圾邮件和非垃圾邮件。

在应用SVM进行文本分类时，首先需要进行数据预处理。例如，在垃圾邮件分类中，可以使用SpamAssassin Public Corpus数据集。该数据集包括两个文件夹，分别代表垃圾邮件和非垃圾邮件。每个文件夹下包含多个txt文件，每个txt文件代表一封邮件。在预处理过程中，我们需要将这些txt文件读取并进行一些操作，例如去除停用词、标记化、词干提取等。

接下来，可以使用支持向量机算法对预处理后的文本数据进行分类。在SVM中，我们需要构建一个目标函数来寻找最优的决策边界，即分类线。这条分类线需要到两个类别最近的样本点最远，并且通过一些支持向量点（距离决策边界最近的点）来确定其位置。通过最大化间隔（margin），SVM可以找到最优的分类线，从而对文本进行准确分类。

总结来说，支持向量机是一种常用的文本分类算法，它通过映射数据到高维空间，并找到一个最优超平面将不同类别的文本数据分开。在SVM的应用中，数据预处理是很关键的一步，通过构建目标函数并利用支持向量来确定分类线的位置，SVM可以实现准确的文本分类。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [文本分类之支持向量机SVM详解（6）机器学习](https://blog.csdn.net/qq_34516746/article/details/124673023)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [基于流形正则化的支持向量机文本分类 (2013年)](https://download.csdn.net/download/weixin_38742520/19072551)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [机器学习算法：利用支持向量机做文本分类](https://blog.csdn.net/ai52learn/article/details/132074379)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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