文本分类与聚类算法详解

"这篇资料是哈工大老师总结的关于文本分类聚类的经典方法，涵盖了文本分类的基础概念、特征提取以及多种主流分类算法，如Rocchio法、贝叶斯、K近邻和决策树等。同时，还提及了文本分类在实际应用中的分类体系构建，例如中图分类法，并描述了文本分类的一般流程，包括预处理、训练、评价等环节。" 文本分类是一种有监督的学习任务，其目标是根据预先定义的类别将文本实例分到相应的类别中。在这个过程中，我们首先需要一个实例空间X，其中包含待分类的文本实例，以及一个固定的类别集合C，由多个预定义的类别组成。分类函数c(x)用于确定每个实例x的类别，该函数的定义域是X，值域是C。 分类任务可以是二分类或多分类问题。二分类问题是判断文本是否属于某个类别，而多分类则是将文本分配到多个可能的类别中。在某些情况下，文本可能同时属于多个类别，这被称为多标签分类。通常，分类体系是由人预先构建的，例如新闻分类中的政治、体育、军事等。 中图分类法是中国图书的一种广泛使用的分类体系，它按照学科领域划分，涵盖马列主义、哲学、社会科学等多个大类。在实际应用中，需要对文本进行预处理，包括去除噪声、词干提取、停用词过滤等步骤，以便提取有意义的特征。 主要的文本分类算法包括： 1. Rocchio法：一种基于向量空间模型的迭代分类方法，通过调整文档向量来提升分类效果。 2. 贝叶斯分类：利用贝叶斯定理，基于先验概率和条件概率进行分类，常见的是朴素贝叶斯分类器。 3. K近邻（KNN）：根据训练集中与待分类文本最相似的K个样本的类别进行投票，决定待分类文本的类别。 4. 决策树：通过构建一棵树形结构，依据特征值进行一系列判断，最终达到分类的目的。 在训练完成后，通常会使用测试集来评估模型的性能，常见的评价指标有精确率、召回率和F1分数。精确率表示分类正确的样本占预测为正类样本的比例，召回率是分类正确的样本占实际为正类样本的比例，F1分数是精确率和召回率的调和平均数。宏平均和微平均是两种不同的平均方法，用于处理多分类问题中类别不平衡的情况。 文本分类的一般流程包括收集训练集和测试集，对文本进行预处理（如分词、去除停用词等），然后对文本进行特征提取（如词袋模型、TF-IDF等）。接着，使用训练数据训练模型，最后通过测试数据对模型进行评估和优化。整个过程涉及标注工具、机器学习工具以及模型数据的使用，确保模型能够有效地对新数据进行分类。