网页特征提取与聚类：自动文本分类技术解析

"这篇文档是关于网页特征提取与聚类在分类算法中的应用，由刘辉在李星教授指导下完成的答辩论文。论文探讨了在2001年时，随着互联网用户数量的增长，尤其是中文网页信息的需求增加，搜索引擎如何通过分类算法来提升信息检索效率。文中介绍了自动文本分类系统的构成，包括预处理、特征选择、训练集和判决过程，并重点讨论了特征选择方法如TF-IDF和信息增益法。此外，论文还概述了几种主要的机器学习算法，如纯粹贝叶斯、支持向量机以及其他的分类算法如Rocchio法、k-近邻法等。系统实现部分强调了设计分类体系和采用基于统计的分类算法的重要性，并提到了动态更新的概念。" 在网页特征提取与聚类的领域，特征选择是关键步骤。TF-IDF是一种常用的方法，它结合了词频(Term Frequency, TF)和逆文档频率(Inverse Document Frequency, IDF)，用于衡量一个词对于文档集合或语料库中的某一部分文档的重要程度。信息增益法(IG)则是特征选择的一种标准，它基于信息熵，用于衡量特征对分类结果的贡献度。 纯粹贝叶斯分类器是一种基于概率的简单但有效的算法，它的核心假设是特征之间相互独立，这使得计算变得简单，尤其适用于大规模数据集。支持向量机(SVM)则是一种二分类模型，其基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，通过寻找最大边距超平面进行分类。 其他算法如Rocchio法是迭代的分类算法，k-近邻(k-NN)根据最近邻的类别决定新样本的类别，而决策树是基于树形结构做决策的模型，贝叶斯网络利用条件概率来表示变量间的依赖关系，多元回归模型和神经网络则更偏向于预测模型，休眠专家法和符号规则学习则是特定类型的机器学习方法，用于挖掘规则性的知识。 系统实现时，设计一个合理的分类体系能帮助提高分类的准确性和效率。基于统计的分类算法能够从大量数据中学习并构建模型，动态更新则允许系统随着新的数据输入而自我优化，这在快速变化的网络环境中至关重要。