网页特征提取与聚类：TF*IDF与信息增益法

"这篇文档是关于技术介绍，重点关注特征选择在网页特征提取和聚类中的应用，特别是TF-IDF法和信息增益法。文档由刘辉撰写，李星教授指导，日期为2001年6月26日，讨论了网络信息发现的需求以及自动文本分类系统的构成。" 主要内容涵盖了以下几个知识点： 1. **网页特征提取**：网页特征提取是信息检索和文本分类中的关键步骤，旨在从大量的网页内容中挑选出最具代表性的信息。这通常涉及词频统计、关键词提取等方法，目的是将网页内容转换为可处理的特征向量。 2. **TF-IDF法**：TF-IDF是一种常用的文本特征权重计算方法。TF（Term Frequency）表示一个词在文档中出现的频率，IDF（Inverse Document Frequency）则反映了词在整体文档集合中的稀有程度。TF-IDF值越高，说明这个词对当前文档的区分度越大，更可能作为重要的特征。 3. **信息增益法**：信息增益（Information Gain）是特征选择的另一种常用策略，常用于决策树的构建。它衡量了特征对分类结果的贡献，通过比较特征出现前后的熵减少来评估特征的重要性。 4. **自动文本分类系统**：这类系统通常包括预处理、特征选择、训练和判决等步骤。预处理涉及去除噪声、词干提取、停用词移除等；特征选择是选择最能区分各类别的特征；训练集用于模型学习；判决过程则是对未知文本进行分类。 5. **机器学习算法**：文中提到了多种机器学习算法，如： - **纯粹贝叶斯（Naïve Bayes）**：基于贝叶斯定理的分类方法，假设特征之间相互独立。 - **支持向量机（Support Vector Machine, SVM）**：寻找最优超平面进行分类，特别适用于高维空间。 - **Rocchio法**：一种迭代的查询改进方法，常用于信息检索。 - **k-近邻法（k-Nearest Neighbor, k-NN）**：依据最近邻的类别决定待分类样本的类别。 - **决策树（Decision Tree）**：通过构建树状结构来进行分类或回归。 - **贝叶斯网络（Bayes Nets）**：基于贝叶斯理论的概率图形模型。 - **多元回归模型（Multivariate Regression Models）**：用于分析多个变量之间的关系。 - **神经网络（Neural Networks, NN）**：模拟人脑神经元网络进行学习和预测。 - **休眠专家法（Sleeping Experts）**：一种集成学习方法，结合多个弱分类器。 - **符号规则学习（Symbolic Rule Learning）**：通过学习得到可解释的规则来完成任务。 6. **系统实现**：系统设计考虑了分类体系的建立，采用基于统计的分类算法，并强调动态更新的重要性，如通过日志分析和可控更新来提高分类效果。 以上知识点构成了这篇技术介绍的主要内容，展示了特征选择在网页信息处理中的核心地位，以及各种机器学习算法在这一领域的应用。