Java实现贝叶斯与KNN算法：newsgroup18828文档分类器

“数据挖掘-基于贝叶斯算法及KNN算法.pdf”主要讲述了如何利用贝叶斯算法和KNN算法实现newsgroup18828文档分类器的JAVA程序，提供了一个完整的工程供学习者下载和实践。 **贝叶斯算法** 贝叶斯算法是一种基于概率的分类方法，其核心思想是利用贝叶斯定理来更新先验概率，得到后验概率，从而进行分类决策。在文档分类中，贝叶斯算法通常用于计算一个文档属于某一类的概率。步骤包括： 1. **文本预处理**：去除停用词、标点符号等，进行词干提取和词形还原，形成特征词汇表。 2. **计算词频**：统计每个文档中特征词出现的次数，得到词频（Term Frequency, TF）。 3. **计算IDF**：逆文档频率（Inverse Document Frequency, IDF）衡量一个词的重要性，它反比于包含该词的文档数量。 4. **计算TF-IDF**：将词频乘以IDF，得到每个特征词在文档中的TF-IDF值。 5. **构建模型**：使用所有训练文档的TF-IDF值构建贝叶斯模型，计算各类别的先验概率和条件概率。 6. **分类预测**：对于新文档，计算其在各个类别的后验概率，将其分配到概率最大的类别。 **KNN算法** K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）算法是一种基于实例的学习方法，不涉及模型训练，而是通过找到最近的K个邻居来决定新样本的分类。在文本分类中，KNN步骤如下： 1. **文本向量化**：将每个文档表示为一个向量，向量的每个维度对应一个特征词的TF-IDF值。 2. **计算相似度**：当新文本到达时，计算其与训练集中的每个文本的相似度，常用的方法是向量夹角余弦相似度。 3. **选择K个邻居**：选取与新文本最相似的K个训练样本。 4. **计算类别权重**：计算每种类别的权重，权重等于K个邻居中属于该类的样本的相似度之和。 5. **分类决策**：根据类别权重分配新文本到权重最大的类别。 **实现细节** 在JAVA实现中，文档的TF-IDF计算通常涉及以下步骤： 1. 使用`BufferedReader`和`FileReader`读取文档内容。 2. 创建一个`SortedMap`（如`TreeMap`）存储特征词及其对应的TF-IDF值。 3. 对每个文档，计算每个特征词的TF和IDF，然后计算TF-IDF。 4. 将所有文档的向量存储在适当的数据结构中，例如`List`或`Map`，以便后续的KNN分类。 注意，K值的选择对分类结果有显著影响，通常需要通过交叉验证等方式进行调整。在这个项目中，K值被设置为20。 这个资料不仅介绍了理论概念，还提供了JAVA实现代码，非常适合想要深入理解和实践数据挖掘中贝叶斯算法和KNN算法的初学者。通过实际运行这个工程，可以加深对这两种算法的理解，并掌握如何在JAVA环境下进行文本分类。