matlab垃圾短信识别案例

垃圾短信识别是一种常见的文本分类问题，可以使用机器学习和自然语言处理技术来解决。以下是使用 MATLAB 实现垃圾短信识别的简单案例。

1. 数据收集与预处理

首先需要收集包含垃圾短信和正常短信的数据集，并将其转换为 MATLAB 可读取的格式。可以使用 `textread` 函数读取文本文件，并将文本转换为数字表示。然后使用 `bagOfWords` 函数将文本转换为词袋模型。

% 读取数据集
spamText = textread('spam.txt','%s');
hamText = textread('ham.txt','%s');

% 将文本转换为数字表示
spamDocuments = cellfun(@string,spamText);
hamDocuments = cellfun(@string,hamText);
documents = [spamDocuments; hamDocuments];
labels = [ones(size(spamDocuments)); zeros(size(hamDocuments))];

% 将文本转换为词袋模型
bag = bagOfWords(documents);

2. 特征提取与建模

使用词袋模型提取特征后，可以使用分类器（如朴素贝叶斯分类器）进行建模。可以使用 `trainDocumentClassifier` 函数训练分类器，并使用 `predict` 函数对新的短信进行分类。

% 将词袋模型转换为矩阵表示
X = encode(bag, documents);

% 划分数据集为训练集和测试集
cv = cvpartition(length(labels),'HoldOut',0.3);
Xtrain = X(training(cv),:);
Ytrain = labels(training(cv));
Xtest = X(test(cv),:);
Ytest = labels(test(cv));

% 训练朴素贝叶斯分类器
mdl = trainDocumentClassifier(Xtrain, Ytrain, 'ClassNames', [0 1], 'Solver', 'svm', 'Verbose', false);

% 对测试集进行预测
Ypred = predict(mdl, Xtest);

3. 模型评估

使用混淆矩阵和准确率、召回率、F1 分数等指标来评估模型性能。

% 计算混淆矩阵
confmat = confusionmat(Ytest, Ypred);

% 计算准确率、召回率、F1 分数
accuracy = sum(diag(confmat))/sum(confmat(:));
precision = confmat(2,2)/(confmat(2,2)+confmat(1,2));
recall = confmat(2,2)/(confmat(2,2)+confmat(2,1));
f1score = 2*precision*recall/(precision+recall);

完整的 MATLAB 代码示例：

% 读取数据集
spamText = textread('spam.txt','%s');
hamText = textread('ham.txt','%s');

% 将文本转换为数字表示
spamDocuments = cellfun(@string,spamText);
hamDocuments = cellfun(@string,hamText);
documents = [spamDocuments; hamDocuments];
labels = [ones(size(spamDocuments)); zeros(size(hamDocuments))];

% 将文本转换为词袋模型
bag = bagOfWords(documents);

% 将词袋模型转换为矩阵表示
X = encode(bag, documents);

% 划分数据集为训练集和测试集
cv = cvpartition(length(labels),'HoldOut',0.3);
Xtrain = X(training(cv),:);
Ytrain = labels(training(cv));
Xtest = X(test(cv),:);
Ytest = labels(test(cv));

% 训练朴素贝叶斯分类器
mdl = trainDocumentClassifier(Xtrain, Ytrain, 'ClassNames', [0 1], 'Solver', 'svm', 'Verbose', false);

% 对测试集进行预测
Ypred = predict(mdl, Xtest);

% 计算混淆矩阵
confmat = confusionmat(Ytest, Ypred);

% 计算准确率、召回率、F1 分数
accuracy = sum(diag(confmat))/sum(confmat(:));
precision = confmat(2,2)/(confmat(2,2)+confmat(1,2));
recall = confmat(2,2)/(confmat(2,2)+confmat(2,1));
f1score = 2*precision*recall/(precision+recall);