基于质心和EM算法的半监督文本分类性能优化

随着信息技术的迅速进步，网络上文档信息的增长带来了巨大的数据管理挑战。文本分类作为自动化处理这类信息的关键手段，有助于对海量文档进行有效归类，提高信息检索效率。本文主要探讨了基于质心的半监督文本分类算法的设计与实现。 该算法的核心理念是利用少量已标注样本和大量未标注样本，通过质心（Centroid）这一概念来构建分类模型。质心可以被视为各类别的中心点，通过计算文本的特征向量与质心之间的相似度，将其归入最接近的类别。在半监督学习背景下，期望最大化（Expectation-Maximization, EM）算法被应用于融合有监督和无监督学习，以优化质心的更新过程。 设计者首先概述了文本分类的基本流程和技术，包括多类别和单标签文本处理。他们采用Eclipse开发了一种高效的基于质心的半监督文本分类器，通过计算准确率、召回率和F1值来评估其性能。实验设计包含了三个阶段： 1. 第一阶段，比较了两种特征权重方法：Class-Feature-Centroid (CFC) 和 Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF)。CFC方法侧重于类别特征的重要性，而TF-IDF则衡量了词在文档中的相对重要性。结果显示，CFC特征权重的分类效果优于TF-IDF。 2. 第二阶段，针对已标注样本数量不同的情况，将有监督和半监督方法相结合。实验发现，在特定条件下，半监督算法在有限标注数据的情况下表现优于全监督方法，显示了其在实际应用中的优势。 3. 第三阶段，探究了质心原型向量更新次数对分类性能的影响。通过对比更新一次和两次，结果显示质心更新两次可以进一步提升分类器的性能。 基于质心的半监督文本分类算法通过有效地利用未标注数据，提升了文本分类的精度和鲁棒性。该研究不仅提供了实用的文本分类工具，也为处理大规模、高维度的文本数据提供了一种有效策略。关键词：质心（Centroid）、半监督学习（Semi-supervised Learning）、期望最大化（EM）、CFC特征权重、TF-IDF特征权重，突显了在当今信息爆炸时代，这种算法在自动化文档管理中的重要价值。