文本数据挖掘的主题分析相关理论

1. 聚类分析

聚类分析是将相似文本数据分组的一种方法。它在未知类别和未标记样本的情况下发现样本的分组。

2. 朴素贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类器是一种经典的文本分类方法。它基于贝叶斯定理，对于一个给定的文本数据，它能够计算出每个类别的概率，从而将文本数据分为不同的类别。

3. 文本矩阵化

将文本数据转换为矩阵形式的技术被称为文本矩阵化。这种技术可以将文本数据转换成数值型的向量，便于应用多种算法进行分析。

4. 主题建模

主题建模是一种通过发现文本数据内在的主题结构来解释数据并发现潜在关联的方法。这个方法将文本数据视为一群文档集合，这些文档集合共同描述了一个主题。

5. 词频-逆文档频率

词频-逆文档频率（TF-IDF）是一种衡量文本数据中关键词影响力的技术。它对关键词的重要性进行评估，通过给予关键词更高的权重来反映它们对文本数据的关键作用。