基于贝叶斯的垃圾邮件4000词分类代码详解

本资源文档详细介绍了基于贝叶斯理论的简单垃圾邮件分类方法。主要内容分为以下几个部分： 1. 研究背景： 题目关注的是如何利用贝叶斯模型对电子邮件进行分类，区分正常邮件和垃圾邮件。工作主要通过编程实现这一目标，使用的编程语言是Python，版本为3.7，依赖的库包括scikit-learn、jieba、numpy等。 2. 实验环境： 开发环境是在Windows 10操作系统下进行的。数据集包括两个主要类别：spam文件夹中有7775封垃圾邮件，normal文件夹中有7063封正常邮件，以及392封用于测试的邮件，其中包含一部分正常邮件和垃圾邮件作为验证。 3. 特征提取： 特征提取的关键步骤是词频统计和词汇选择。首先，选取词频最高的4000个词作为关键词，形成词典。然后，将邮件内容转化为词向量，每个维度对应一个词的频率，构建特征向量矩阵，以便后续的机器学习处理。 4. 分类过程： 分类过程涉及文本预处理，如使用jieba分词、停用词过滤和非中文字符移除。计算P(s|w)，即在已知词w的情况下邮件为垃圾邮件的概率。对于仅出现在垃圾邮件词典中的词，赋予较低的P(w|s')值，反之亦然。最后，通过计算每封邮件中15个最重要的词的贝叶斯概率，根据设定的阈值α来判断邮件类型。 5. 核心代码： 提供了一个名为`spamEmailBayes`的类，其中包含两个关键函数：`getStopWords`用于加载中文停用词表，另一个未给出名称的功能函数负责实际的邮件分类逻辑，它会统计词频，执行特征提取，然后依据贝叶斯公式进行分类决策。 这份文档提供了使用贝叶斯分类器对中文邮件进行垃圾邮件检测的完整过程，包括数据预处理、特征工程和模型训练的详细步骤。这对于希望了解和实践贝叶斯文本分类算法的人来说是一份宝贵的资源。