分类算法综述
分类算法综述 1 分类算法分类是数据挖掘中的一个重要课题。分类的目的是学会一个分类函数或分类模型（也常常称作分类器），该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个。分类可用于提取描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势。分类可描述如下：输入数据，或称训练集（Training Set），是一条条的数据库记录（Record）组成的。每一条记录包含若干个属性（Attribute），组成一个特征向量。训练集的每条记录还有一个特定的类标签（Class Label）与之对应。该类标签是系统的输入，通常是以往的一些经验数据。一个具体样本的形式可为样本向量：（v1,v2,…, vn ;c）。在这里vi表示字段值，c表示类别。分类的目的是：分析输入数据，通过在训练集中的数据表现出来的特性,为每一个类找到一种准确的描述或者模型。这种描述常常用谓词表示。由此生成的类描述用来对未来的测试数据进行分类。尽管这些未来的测试数据的类标签是未知的，我们仍可以由此预测这些新
数据所属的类。注意是预测，而不能肯定，因为分类的准确率不能达到百分之百。我们也可以由此对数据中的每一个类有更好的理解。也就是说：我们获得了对这个类的知识。
2 典型分类算法介绍解决分类问题的方法很多，下面介绍一些经典的分类方法，分析
各自的优缺点。 2.1 决策树分类算法决策树（Decision Tree）是一种有向无环图（Directed Acyclic Graphics,DAG）。决策树方法是利用信息论中
的信息增益寻找数据库中具有最大信息量的属性字段，建立决策树的一个结点，在根据该属性字段的
不同取值建立树的分支，在每个子分支子集中重复
建立树的下层结点和分支的一个过程。构造决策树
的具体过程为：首先寻找初始分裂，整个训练集作
为产生决策树的集合，训练集每个记录必须是已经
分好类的，以决定哪个属性域（Field）作为目前最
好的分类指标。一般的做法是穷尽所有的属性域，
对每个属性域分裂的好坏做出量化，计算出最好的
一个分裂。量化的标准是计算每个分裂的多样性（Diversity）指标。其次，重复第一步，直至每个叶
节点内的记录都属于同一类且增长到一棵完整的树。
主要的决策树算法有ＩＤ３、C4.5(C5.0)、CART、PUBLIC、SLIQ和SPRINT算法等。它们在选择测试属性采用的技术、生成的决策树的结构、剪枝的方法以及时刻，能否处理大数据集等方面都有各自的不同之处。 2.1.1 ＩＤ３（C4.5）算法在当前决策树学习的各种算法中，影响最大的是J R.Quinlan于1986年提出的ID3算法，他提出用信息增益作为属性的选择标准，以使得在对每一个非叶结点进行测试时，能获得关于被测试记录最大
的类别信息。ID3总是选则具有最高信息增益的属性作为当前结点的测试属性。具体方法是：检测所有的属性，选择信息增益最大的属性产生决策树结点，由该属性的不同取值建立分支，再对各分支的子集递归调用该方法建立决策树结点的分支，直到所有子集仅包含同一类别的数据为止，最后得到一棵决策树，它可以用来对新的样本进行分类。ＩＤ３算法通过不断的循环处理，初步求精决策树，直到找到一个完全正确的决策树。在选择重要特征时利用了信息增益的概念。该算法优点在于：（1）算法的基础理论清晰，方法简单，计算速度快；（2）搜索空间是完
全的假设空间，目标函数就在搜索空间中，不存在无解的危险；（3）全盘使用训练数据，可得到一棵较为优化的决策树。在实际应用中，对于非增量式的学习任务，ＩＤ３算法通常是建立决策树的很好选择，但该算法不足之处在于：（1）不能增量地接受训练例，这就使得每增加一次实例都必须废除原有的决策树，重新计算信息增益并构造新的决策树，这造成极大的开销；（2）智能处理离散属性，在分类前需要对其进行离散化的处理；（3）在建树时，每个结点仅含一个特征，这是一种变元的算法，特征间的相关性强调不够；（4）对噪声较为敏感，数据质量差将直接导致生成的决策树过于庞大或决策树中很多分支的信息量很少。（5）在建树的过程中每当选择一个新属性时，算法只考虑了该属性带来的信息增益，未考虑到选择该属性后为后续属性带来的信息增益，即未考虑树的两层节点；（6）
其信息增益存在一个内在偏置，它偏袒属性值数目较多的属性。2.1.2 SLIQ分类算法针对C4.5改进算法而产生的样本集反复扫描
和排序低效问题，SLIQ分类算法运用了预排序和广度优先两项技术。预排序技术消除了结点数据集排序，广度优先策略为决策树中每个叶子结点找到了最优分裂标准。SLIQ分类算法由于采用了上述两项技术使其能处理比C4.5大得多的样本集。但由于所需内存较多，这在一定程度上限制了可以处理的数据集的大小；预排序技术也使算法性能不能随记录数目进行线性扩展。2.1.3 SPRINT分类算法为了减少驻留于内存的数据量，SPRINT 算法进一步改进了决策树算法的数据结构，去掉在SLIQ中需要驻留于内存的类别列表，将类别合并到每个属性列表中。这样，在遍历每个属性列表中寻找当前结点的最优分裂标准时，不必参照其他信息，使寻找每个结点的最优分裂标准变得相对简单，但缺点是对非分裂属性列表进行分裂却变得非常困难。因此，该算法的扩展性能较差。此外，基于决策树的主要改进算法还包括EC4.5、CART(classification and regression tree)、PUBLIC(pruning and building integreated in classification)等。 2.2 三种典型贝叶斯分类
器贝叶斯分类是统计学分类算法，它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。它在先验概率与条件概率已知的情况下，预测类成员关系可能性的模式分类算法。如计算一个给定样本属于一个特性类的概
率，并选定其中概率最大的一个类别作为该样本的最终判别。假设每个训练样本用一个n 维特征向量X={x1,x2,…,xn}表示，分别描述n 个属性A1，A2,…,An对样本的测量。将训练样本集分为m类，记为C1，C2,…,Cm。贝叶斯原理通常用下面的公式来表示：P(X|Ci)P(Ci)
P(Ci|X)m其中，X表示观
测数据样本，Cj为某种假设，P(Ci)是Ci的先验概率，（i,j=1,2,..,m）P(X| Ci)是条件概率，先验概率对条件概率加权平均后，得到条件X 下，Ci的后验概率P(Ci|X)。上述是朴素贝叶斯的工作过程，也是贝叶斯分类算法的判别准则。在许多场合，朴素贝叶斯（Na?ve Bayes, NB）分类可以与决策树和神经网络分类算法相媲美，该算法能运用到大型数据库中，且方法简单、分类准确率高、速度快。
由于贝叶斯定理假设一个属性值对给定类的影响独立于其它的属性值，而此假设在实际情况中经常是不成立的，因此其分类准确率可能会下降。为此，就出现了许多降低独立性假设的贝叶斯分类算法，如TAN(tree augmented Bayes network)算法、贝叶斯网络分类器（Bayesian network classifier，BNC）。
2.2.1 朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯分类器以简单的结构和良好的性能受到人们的关注，它是最优秀的分类器之一。朴素贝叶斯分类器建立在一个类条件独立性假设(朴素假设)基础之上：给定类结点(变量)后，各属性结点(变量)之间相互独立。朴素贝叶斯分类器可以看作是贝叶斯网络的一种最简化的模型。
根据朴素贝叶斯的类条件独立假设，则有：
条件概率P(X1|Ci),
P(X2|Ci),…,P(Xn|Ci)可以从训练数据集求得。
根据此方法，对一个未知类别的样本X，可以先分别计算出X属于每一个类别Ci的概率P(X|Ci)P(Ci),然后选择其中概率最大的类别作为其类别。朴素贝叶斯算法成立的前提是各属性之间相互独立。当数据集满足这种独立
性假设时，分类的准确度较高，否则可能较低。另外，该算法没有分类规则输出。 2.2.2 TAN算法TAN算法通过发现属性对之间的依赖关系来降低NB中任意属性之间独立的额假。它是在NB网络结构的基础上增加属性对之间的关联（边）来实现的。实现方法是：用结点表示属性，用有向边表示属性之间的依赖关系，把类别属性作为根结点，其余所有属性都作为它的子节点。通常，用虚线代表NB 所需的边，用实线代表新增的边。属性Ai和Aj之间的边意味着属性Ai对类别变量C的影响还取决于属性Aj的值。这些增加的边满足下列条件：类别变量没有双亲结点，每个属性有一个列别变量双亲结点和最多另外一个属性作为其双亲结点。找到这组关联边之后，就可以计算一组随机变量的联合概率分布如下：其中
代表的是Ai的双亲结点。由于在TAN算法中
考虑了Ai
n个属性之间独立性的假设有了一定程度的降低，但是属性之间可能存在更多其它的关
联性仍没有考虑，因此其使用范围仍然受到限制。 2.2.3贝叶斯网络分类器贝叶斯网络分类器放弃了朴素贝叶斯分类器的条件独立性假设，所以最能与领域数据相吻合。在贝叶斯网络的结构中类结点地位同其他属性结点一样，也可以有父节点。本文采用基于搜索打分的方法构造贝叶斯分类器，搜索打分算法采用K2搜索算法和BIC评分函数。贝叶斯网络分类方法如下：1）输入：训练集D；变量顺序；变量父结点个数上界u；2）K2算法构造BNC: a、所有结点组成无向图 b、确定变量jX的父结点个数，等于u则停止为它寻找父结点；c、如果父节点的个数大于u，则从中按顺序选择jX之前的节点，但不是jX父结点的变量iX做为jX的父结点；d、使用BIC 测度对新结构打分； e、同前次打分比较，如果评分高，则添加iX为jX的父节点；如果BIC评分低，则停止为jX寻找父结点；3）使用训练数据集进行参数学习（最大似然估计法）；4）对测试集分类，得出分类准确度。下面主要从分类准确度和分类耗时这两个方面分析比较这三种分类器。（1）朴素贝叶斯
分类器。从分类准确度上看，NBC虽然结构简单但是它的分类准确度并不低。从分类耗时看，NBC普遍比其它两
种分类器花费的时间少，这与它不需要结构学习，计算复杂度低是密切相关的。NBC在现实中有着广泛的适应性，这主要还因为在大部分领域中属性之间的依赖关系要明显低于属性和类别之间的依赖关系，所以NBC的条件独立性假设是具有一定的现实意义的。（2）基于BIC测度的TAN分类器是所有NBC 改进分类器中效果最好的一个。TAN分类器的分类准确度普遍高于NBC，TAN分类器放松了条件独立性假设这是同现实世界相符合的，当属性之间关联性越大时，TAN分类器的效果就越好。TAN分类器中需要设置根节点，根节点就是选择除去类节点以外的属性节点作为其它属性节点的根节点，根节点的设置对分类准确度并没有很大的影响。从分类时间上看，TAN分类器在这三种分类器中是花费时间最长的。（3）理论上BNC分类器应该有最好的分类效果，但是实际中，BNC 的分类效果并不理想，这主要与两个因素有
关：（1）数据集的规模。BNC对大样本的数据集有较好的分类效果，在小规模数据集情况下就不如NBC和TAN；（2）在使用K2算法进行结构学习的过程中有一个重要的参数，用来确定结点变量的次序，它对先验知识的依赖性很大。在不了解相关的领域或没有专家的指导的情况下，确定变量的次序就变得相当困难。从分类耗时上看，BNC分类器的分类耗时比NBC要长，同TAN比较有一定的不确定性，它普遍要比TAN分类时间短。这三种分类器并不是对每种数据集都有好的分类效果，因此在对数据集选择分类器的时候还需要具体情况具体对待，主要考查属性之间的关联性、数据的规模和时间限制等方面。数据集属性相关性小的时候选择NBC有较好的分类效果，数据集属性相关性大时候选择TAN分类器。在数据集规模较大且具有一定先验知识时选择贝叶斯网络分类器。 2.3 k-近邻k-近邻(kNN，k-Nearest Neighbors)算法是一种基于实例的分类方法，是一种非参数的分类技术。基本原理：KNN分类算法搜索样本空间，计算未知类别向量与样本集中
每个向量的相似度，在样本集中找出K个最相似的文本向量，分类结果为相似样本中最多的一类。但在大样本集和高维样本分类中（如文本分类），KNN方法的缺陷凸显。表现在以下几个方面：（1）KNN分类算法是懒散的分类算法，对于分类所需的计算均推迟至分类进行，故在其分类器中存储有大量的样本向量。在未知类别样本需要分类时，在计算所以存储样本和未知类别样本的距离时，高维样本或大样本集所需要的时间和空间的复杂度均较高。（2）KNN分类算法是建立在VSM模型上的，其样本距离测度使用欧氏距离。若各维权值相同，即认定各维对于分类的贡献度相同，显然这不符合实际情况。基于上述缺点，人们也采用了一些改进算法：当样本数量较大时，为减小计算，可对样本集进行编辑处理，即从原始样本集中选择最优的参考子集惊醒KNN计算，以减少样本的存储量和提高计算效率。 2.4 基于数据库技术的分类算法虽然数据挖掘的创始人主要是数据库领域的研究人员，然而提出
的大多数算法则没有利用数据库的相关技术。
在分类算法中，致力于解决此问题的算法有MIND (mining in database)和GAC-RDB(grouping and counting-relational database)。
2.4.1 MIND算法MIND算法是采用数据库中用户自定义的函数（user-defined function, UDF）实现发现分类规则的算法。MIND采用典型的决策树构造方法构建分类器。具体步骤与SLIQ类似。其主要区别在于它采用数据库提供的UDF方法和SQL语句实现树的构造。简而言之，就是在树的每一层，为每一个属性建立一个维表，存放各属性的每个取值属于各个类别的个数以及所属的结点编号。根据这些信息可以为当前结点计算每种分裂标准的值，选出最优的分裂标准，然后据此对结点进行分裂，修改维表中结点编号列的值。在上述过程中，对维表的创建和修改需要进行多次，若用SQL实现，耗时很多，因此用UDF实现。而分类标准的寻找过程则通过创建若干表和视图，利用连接查询实现。该算法的优点是通过采用UDF实现决策树的构造过程使得分类算法易于与数据库系统集成。其缺点是算法用UDF完成主要的计算任务，
而UDF一般是由用户利用高级语言实现的，无法使用数据库系统提供的查询处理机制，无法利用查询优化方法，且UDF的编写和维护相当复杂。此外，MIND中用SQL语句实现的那部分功能本身就是比较简单的操作，而采用SQL实现的方法却显得相当复杂。 2.4.2 GAC-RDB算法GAC-RDB算法是一种利用SQL 语句实现的分类算法。该算法采
用一种基于分组计数的方法统计训练数据集中各个属性取值组合的类别分布信息，通过最小置信度和最小支持度两个阈值找出有意义的分类规则。在该算法中，首先利用SQL 语句计算每个属性进行类别判定的信息量，从而选择一个最优的分裂属性，并且按照信息量的大小对属性进行排序，然后重复地进行属性的选择、候选分类表的生成、剪裁以及分类误差的计算，直到满足结束条件为止。比如，直到小于误差阈值和误差没有改变为止。该算法的优点是具有与现有的其他分类器相同的分类准确度，执行速度有较大提高，而且具有良好的伸缩性，应用程序易于与数据库系统集成。其缺点是参数的取值需用户
完成等。 2.5基于关联规则（CBA:Classification Based on Association Rule）的分类挖掘关联规则就是发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联的过程。关联规则挖掘用于分类问题取得了很好的效果。 2.5.1 Apriori 算法Apriori算法是挖掘产生布尔关联规则所需频繁项集的基本算法，也是著名的关联规则算法之一。属于单维、单层、布尔关联规则。它使用一种称作逐层搜索的迭代方法，k-项集用于搜索（k+1）-项集。首先，招数频繁1-项集的集合，记作。用于找频繁2-项集的集合LL11，而用于找，直到不能找到频繁k-项集。找每个需要一次扫LLLLk322描数据库。利用来获得主要包括两个处理步骤，即连接和剪枝操作步骤。最后扫描数据库，计算数
据库中各个项集的支持度，将其中不满足支持度的项集去掉。通过迭代循环，重复进行连接和剪枝，
最终找到所有的频繁项集。目前几乎所有高效的发现关联规则的数据挖掘算法都是基于Apriori算法的，Apriori算法在剪枝过程中的每个元素需要在交易数据中进行验证来决定是否加入，这里的验证是算法性能的一个
瓶颈。这个方法要求多次扫描可能很大的交易数据库。可能产生大量的候选集，以及可能需要重复扫描数据库，是Apriori算法的两大缺点。针对Apriori算法的缺陷，LIG(large items generation)算法在求解频繁1-项集的同事计算相应项的相关区间，以此得到缩小了的项集的潜在频繁2-项集。频繁模式增长（FP）算法放弃利用潜在频繁项集求解频繁项集的做法，进而提出频率增长算法。该算法通过扫描数据集得到频繁项的集合以及各项支持度，并按支持度大小降序排列频繁项目列表，然后通过构造一个FP-树来进行关联规则挖掘。其优点是：在完备性上，它不会打破任何模式且包含挖掘所需的全部信息，并不包含非频繁项，故支持度高的项在FP-树中共享机会也高。该算法比Apriori算法快一倍，但当数据集过大时，所构建的FP-树仍受内存制约。 2.6 支持向量机分类支持向量机（Support Vector Machine）是Cortes 和Vapnik与1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中有许多特有的优势，并能推广应用到函数拟合等其他
机器学习问题中。支持向量机（SVM）方法是建立在统计学习理论的VC维和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性和学习
能力之间寻求最佳折衷，以期获得最好的推广能力。SVM是从线性可分情况下的最优分类面发展而来的，使分类间隔最大实际上就是对推广能力的控制，这是SVM的核心思想之一。由于统计学习理论和支持向量机建立了一套较好的在小样本下机器学习的理论框架和通用方法，既有严格的理论基础，又能较好地解决小样本、高维和局部极小点等实际问题，因此成为继神经网络之后的又一个研究方向。但是，处理大规模数据集时，SVM速度慢，往往需要较长的训练时间。而且，SVM方法需要计算和存储核函数矩阵，当样本数目较大时，需要很大的内存。其次，SVM在二次型寻优过程中要进行大量的矩阵运算，多数情况下，寻优算法是占用算法时间的主要部分。 2.7 基于软计算的分类方法在数据挖掘领域，软计算的用途越来越广泛：模糊逻辑用于处理不完整、不精确的数
据以及近似答案等；神经网络用于高分线性决策、泛化学习、自适应、自组织和模式识别；遗传算法用于动态环境下的高效搜索、复杂目标对象的自适应和优化；粗糙集根据“核”属性获得对象的近似描述，能有效处理不精确、不一致、不完整等各种不完备信息。当数据集表现出越来越多的无标签性、不确定性、不完整性、非均匀性和动态性特点时，传统数据挖掘算法对此往往无能为力，软计算却为此提供一种灵活处理数据的能力，软计算内的融合与传统数据挖掘方法的结合逐渐成为数据挖掘领域的研究趋势。 2.7.1 粗糙集（rough set）粗糙集理论是一种刻划不完整和不确定性数据的数学工具，不需
要先验知识，能有效地处理各种不完备信息，从中发现隐含的知识，并和各种分类技术相结合建立起来能够对不完备数据进行分类的算法。粗糙集理论将分类能力和知识联系在一起，使用等价关系来形式化地表示分类，知识因而表示为等价关系集R对离散空间U 的划分。粗糙集理论还包括求取数据中最小不变集合最小规则集的额理论，即简约算法
（即分类中属性简约和规则生成），其基本原理是通过求属性的重要性并排序，在泛化关系中找出与原始数据具有同一决策或分辨能力的相关属性的最小集合，以此实现信息简约，这也是粗糙集理论在分类中的应用。简约主要借助于信息表达这样一种有效的知识表达形式；在保持信息表中决策属性和条件属性依赖关系不变时进行的信息表简约，具体包括属性简约和值简约。属性简约在一定程度上对信息表中的非必要的冗余信息进行简约，但对每一个实例而言仍可能存在不必要的属性，因此在不引起冲突的条件下可将每一个实例的不必要属性删除，即为值简约。值简约的最终结果就是分类所需要的规则，常见的值简约算法包括归纳值简约、启发式值简约、基于决策矩阵的值简约算法、增量式规则获取算法和其他一些改进算法。粗糙集本身限制条件较强，在实际应用中，可以模态逻辑和概率统计信息对基本粗糙集模型进行扩展，从而形成了代数粗糙集模型和概率统计粗糙集模型。 2.7.2 遗传算法遗传算法在解决多峰值、非线性、全局优化等
高复杂度问题时具
备独特优势，它是以基于进化论原理发展起来的高效随机搜索与优化方法。它以适应函数为依据，通过对群体、个体施加遗传操作来实现群体内个体结构的优化重组。在全局范围内逼近最优解。遗传算法综合了定向搜索与随机搜索的优点。避免了大多数经典优化方法基于目标函数的梯度或高阶导数而易陷入局部最优的缺陷，可以取得较好的区域搜索与空间扩展的平衡。在运算时随机的多样性群体和交叉运算利于扩展搜索空间；随着高适应值得获得，交叉运算利于在这些解周围搜索。遗传算法由于通过保持一个潜在解的群体进行多方向的搜索而有能力跳出局部最优解。遗传算法的应用主要集中在分类算法等方面。而基本思路如下：数据分类问题看成是在搜索问题，数据库看作是搜索空间，分类算法看作搜索策略。因此，应用遗传算法在数据库中进行搜索，对随机产生的一组分类规则进行进化，直到数据库能被该组分类规则覆盖，从而挖掘出隐含在数据库中的分类规则。应用遗传算法进行数据分类，
决策树算法介绍(DOC)
3.1 分类与决策树概述 3.1.1 分类与预测 分类是一种应用非常广泛的数据挖掘技术，应用的例子也很多。例如，根据信用卡支付历史记录，来判断具备哪些特征的用户往往具有良好的信用；根据某种病症的诊断记录，来分析哪些药物组合可以带来良好的治疗效果。这些过程的一个共同特点是：根据数据的某些属性，来估计一个特定属性的值。例如在信用分析案例中，根据用户的“年龄”、“性别”、“收入水平”、“职业”等属性的值，来估计该用户“信用度”属性的值应该取“好”还是“差”，在这个例子中，所研究的属性“信用度”是一个离散属性，它的取值是一个类别值，这种问题在数据挖掘中被称为分类。 还有一种问题，例如根据股市交易的历史数据估计下一个交易日的大盘指数，这里所研究的属性“大盘指数”是一个连续属性，它的取值是一个实数。那么这种问题在数据挖掘中被称为预测。 总之，当估计的属性值是离散值时，这就是分类；当估计的属性值是连续值时，这就是预测。 3.1.2 决策树的基本原理 1.构建决策树 通过一个实际的例子，来了解一些与决策树有关的基本概念。 表3-1是一个数据库表，记载着某银行的客户信用记录，属性包括“姓名”、“年龄”、“职业”、“月薪”、......、“信用等级”，每一行是一个客户样本，每一列是一个属性（字段）。这里把这个表记做数据集D。 银行需要解决的问题是，根据数据集D，建立一个信用等级分析模型，并根据这个模型，产生一系列规则。当银行在未来的某个时刻收到某个客户的贷款申请时，依据这些规则，可以根据该客户的年龄、职业、月薪等属性，来预测其信用等级，以确定是否提供贷款给该用户。这里的信用等级分析模型，就可以是一棵决策树。在这个案例中，研究的重点是“信用等级”这个属性。给定一个信用等级未知的客户，要根据他/她的其他属性来估计“信用等级”的值是“优”、“良”还是“差”，也就是说，要把这客户划分到信用等级为“优”、“良”、“差”这3个类别的某一类别中去。这里把“信用等级”这个属性称为“类标号属性”。数据集D中“信用等级”属性的全部取值就构成了类别集合：Class={“优”，
文本分类综述
山西大学研究生学位课程论文（2014 ---- 2015 学年第 2 学期） 学院（中心、所）：计算机与信息技术学院 专业名称：计算机应用技术 课程名称：自然语言处理技术 论文题目：文本分类综述 授课教师（职称）：王素格（教授） 研究生姓名：刘杰飞 年级：2014级 学号：201422403003 成绩： 评阅日期： 山西大学研究生学院 2015年 6 月2日
文本分类综述 摘要文本分类就是在给定的分类体系下,让计算机根据给定文本的内容，将其判别为事先确定的若干个文本类别中的某一类或某几类的过程。文本分类在冗余过滤、组织管理、智能检索、信息过滤、元数据提取、构建索引、歧义消解、文本过滤等方面有很重要的应用。本文主要介绍文本分类的研究背景,跟踪国内外文本分类技术研究动态。介绍目前文本分类过程中的一些关键技术，以及流形学习在文本分类中降维的一些应用。并且讨论目前文本分类研究面临的一些问题,及对未来发展方向的一些展望。 关键词文本分类；特征选择；分类器；中文信息处理 1.引言 上世纪九十年代以来，因特网以惊人的速度发展起来，到现在我们进入大数据时代互联网容纳了海量的各种类型的数据和信息，包括文本、声音、图像等。这里所指的文本可以是媒体新闻、科技、报告、电子邮件、技术专利、网页、书籍或其中的一部分。文本数据与声音和图像数据相比，占用网络资源少，更容易上传和下载，这使得网络资源中的大部分是以文本（超文本）形式出现的。如何有效地组织和管理这些信息,并快速、准确、全面地从中找到用户所需要的信息是当前信息科学和技术领域面临的一大挑战。基于机器学习的文本分类系统作为处理和组织大量文本数据的关键技术,能够在给定的分类模型下，根据文本的内容自动对文本分门别类，从而更好地帮助人们组织文本、挖掘文本信息，方便用户准确地定位所需的信息和分流信息。 利用文本分类技术可以把数量巨大但缺乏结构的文本数据组织成规范的文本数据,帮助人们提高信息检索的效率。通过对文本信息进行基于内容的分类,自动生成便于用户使用的文本分类系统,从而可以大大降低组织整理文档耗费的人力资源,帮助用户快速找到所需信息。因此文本分类技术得到日益广泛的关注，成为信息处理领域最重要的研究方向之一。 2.文本分类技术的发展历史及现状 2.1文本分类技术发展历史 国外自动分类研究始于1950年代末，早期文本分类主要是基于知识工程，通过手工定义一些规则来对文本进行分类，这种方法费时费力，还需要对某一领域有足够的了解，才能提炼出合适的规则。H.P.Luhn在这一领域进行了开创性的研究，他将词频统计的思想用于文本分类中。这一时期，主要是分类理论的研究，并将文本分类应用用于信息检索。在这一段时期，提出了很多经典文本分类的数学模型。比如1960年Maron在Journal of ASM上发表了有关自动分类的第一篇论文“On relevance Probabilitic indexing and informarion retriral”，这是Maron和Kuhns提出概的率标引(Probabilitic indexing )模型在信息检
文本分类中的特征提取和分类算法综述
文本分类中的特征提取和分类算法综述 摘要：文本分类是信息检索和过滤过程中的一项关键技术，其任务是对未知类别的文档进行自动处理，判别它们所属于的预定义类别集合中的类别。本文主要对文本分类中所涉及的特征选择和分类算法进行了论述，并通过实验的方法进行了深入的研究。 采用kNN和Naive Bayes分类算法对已有的经典征选择方法的性能作了测试，并将分类结果进行对比，使用查全率、查准率、F1值等多项评估指标对实验结果进行综合性评价分析.最终，揭示特征选择方法的选择对分类速度及分类精度的影响。 关键字：文本分类特征选择分类算法 A Review For Feature Selection And Classification Algorithm In Text Categorization Abstract:Text categorization is a key technology in the process of information retrieval and filtering,whose task is to process automatically the unknown categories of documents and distinguish the labels they belong to in the set of predefined categories. This paper mainly discuss the feature selection and classification algorithm in text categorization, and make deep research via experiment. kNN and Native Bayes classification algorithm have been applied to test the performance of classical feature detection methods, and the classification results based on classical feature detection methods have been made a comparison. The results have been made a comprehensive evaluation analysis by assessment indicators, such as precision, recall, F1. In the end, the influence feature selection methods have made on classification speed and accuracy have been revealed. Keywords:Text categorization Feature selection Classification algorithm
基于机器学习的文本分类方法
基于机器学习算法的文本分类方法综述 摘要：文本分类是机器学习领域新的研究热点。基于机器学习算法的文本分类方法比传统的文本分类方法优势明显。本文综述了现有的基于机器学习的文本分类方法，讨论了各种方法的优缺点，并指出了文本分类方法未来可能的发展趋势。 1.引言 随着计算机技术、数据库技术，网络技术的飞速发展，Internet的广泛应用，信息交换越来越方便，各个领域都不断产生海量数据，使得互联网数据及资源呈现海量特征，尤其是海量的文本数据。如何利用海量数据挖掘出有用的信息和知识，方便人们的查阅和应用，已经成为一个日趋重要的问题。因此，基于文本内容的信息检索和数据挖掘逐渐成为备受关注的领域。文本分类(text categorization，TC)技术是信息检索和文本挖掘的重要基础技术，其作用是根据文本的某些特征，在预先给定的类别标记(label)集合下，根据文本内容判定它的类别。传统的文本分类模式是基于知识工程和专家系统的，在灵活性和分类效果上都有很大的缺陷。例如卡内基集团为路透社开发的Construe专家系统就是采用知识工程方法构造的一个著名的文本分类系统，但该系统的开发工作量达到了10个人年，当需要进行信息更新时，维护非常困难。因此，知识工程方法已不适用于日益复杂的海量数据文本分类系统需求[1]。20世纪90年代以来，机器学习的分类算法有了日新月异的发展，很多分类器模型逐步被应用到文本分类之中，比如支持向量机(SVM，Support Vector Machine)[2-4]、最近邻法(Nearest Neighbor)[5]、决策树(Decision tree)[6]、朴素贝叶斯(Naive Bayes)[7]等。逐渐成熟的基于机器学习的文本分类方法，更注重分类器的模型自动挖掘和生成及动态优化能力，在分类效果和灵活性上都比之前基于知识工程和专家系统的文本分类模式有所突破，取得了很好的分类效果。 本文主要综述基于机器学习算法的文本分类方法。首先对文本分类问题进行概述，阐述文本分类的一般流程以及文本表述、特征选择方面的方法，然后具体研究基于及其学习的文本分类的典型方法，最后指出该领域的研究发展趋势。 2．文本自动分类概述 文本自动分类可简单定义为：给定分类体系后，根据文本内容自动确定文本关联的类别。从数学角度来看，文本分类是一个映射过程，该映射可以是一一映射，也可以是一对多映射过程。文本分类的映射规则是，系统根据已知类别中若干样本的数据信息总结出分类的规律性，建立类别判别公式或判别规则。当遇到新文本时，根据总结出的类别判别规则确定文本所属的类别。也就是说自动文本分类通过监督学习自动构建出分类器，从而实现对新的给定文本的自动归类。文本自动分类一般包括文本表达、特征选取、分类器的选择与训练、分类等几个步骤，其中文本表达和特征选取是文本分类的基础技术，而分类器的选择与训练则是文本自动分类技术的重点，基于机器学习的文本分来就是通过将机器学习领域的分类算法用于文本分类中来[8]。图1是文本自动分类的一般流程。
数据挖掘算法综述
数据挖掘方法综述 [摘要]数据挖掘（DM，DataMining）又被称为数据库知识发现（KDD,Knowledge Discovery in Databases）,它的主要挖掘方法有分类、聚类、关联规则挖掘和序列模式挖掘等。 [关键词]数据挖掘分类聚类关联规则序列模式 1、数据挖掘的基本概念 数据挖掘从技术上说是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用的信息和知识的过程。这个定义包括好几层含义: 数据源必须是真实的、大量的、含噪声的、发现的是用户感兴趣的知识, 发现的知识要可接受、可理解、可运用, 并不要求发现放之四海皆准的知识, 仅支持特定的发现问题, 数据挖掘技术能从中自动分析数据进行归纳性推理从中发掘出潜在的数据模式或进行预测, 建立新的业务模型帮助决策者调整策略做出正确的决策。数据挖掘是是运用统计学、人工智能、机器学习、数据库技术等方法发现数据的模型和结构、发现有价值的关系或知识的一门交叉学科。数据挖掘的主要方法有分类、聚类和关联规则挖掘等 2、分类 分类（Classification）又称监督学习（Supervised Learning）。监
督学习的定义是：给出一个数据集D，监督学习的目标是产生一个联系属性值集合A和类标（一个类属性值称为一个类标）集合C的分类/预测函数，这个函数可以用于预测新的属性集合（数据实例）的类标。这个函数就被称为分类模型（Classification Model），或者是分类器（Classifier）。分类的主要算法有：决策树算法、规则推理、朴素贝叶斯分类、支持向量机等算法。 决策树算法的核心是Divide-and-Conquer的策略，即采用自顶向下的递归方式构造决策树。在每一步中，决策树评估所有的属性然后选择一个属性把数据分为m个不相交的子集，其中m是被选中的属性的不同值的数目。一棵决策树可以被转化成一个规则集，规则集用来分类。 规则推理算法则直接产生规则集合，规则推理算法的核心是Separate-and-Conquer的策略，它评估所有的属性-值对（条件），然后选择一个。因此，在一步中，Divide-and-Conquer策略产生m条规则，而Separate-and-Conquer策略只产生1条规则，效率比决策树要高得多，但就基本的思想而言，两者是相同的。 朴素贝叶斯分类的基本思想是：分类的任务可以被看作是给定一个测试样例d后估计它的后验概率，即Pr（C=c j︱d），然后我们考察哪个类c j对应概率最大，便将那个类别赋予样例d。构造朴素贝叶斯分类器所需要的概率值可以经过一次扫描数据得到，所以算法相对训练样本的数量是线性的，效率很高，就分类的准确性而言，尽管算法做出了很强的条件独立假设，但经过实际检验证明，分类的效果还是
《C4.5算法概述》
目录 1 决策树算法 (2) 1.1 具体应用场景和意义 (2) 1.2 现状分析 (3) 2 C4.5算法对ID3算法的改进 (4) 3 C4.5算法描述 (7) 3.1 C4.5算法原理 (7) 3.2 算法框架 (8) 3.3 C4.5算法伪代码 (9) 4 实例分析 (9) 5 C4.5算法的优势与不足 (12) 5.1 C4.5算法的优势 (12) 5.2 C4.5算法的不足： (12) 参考文献 (12)
C4.5算法综述 摘要 最早的决策树算法是由Hunt等人于1966年提出的CLS。当前最有影响的决策树算法是Quinlan于1986年提出的ID3和1993年提出的C4.5。ID3只能处理离散型描述属性，它选择信息增益最大的属性划分训练样本，其目的是进行分枝时系统的熵最小，从而提高算法的运算速度和精确度。ID3算法的主要缺陷是，用信息增益作为选择分枝属性的标准时，偏向于取值较多的属性，而在某些情况下，这类属性可能不会提供太多有价值的信息。C4.5是ID3算法的改进算法，不仅可以处理离散型描述属性，还能处理连续性描述属性。C4.5采用了信息增益比作为选择分枝属性的标准，弥补了ID3算法的不足。 C4.5算法在ID3算法的基础上进行了改进，对于预测变量的缺值处理、剪枝技术、派生规则等方面作了较大的改进，既适合于分类问题，又适合于回归问题，是目前应用最为广泛的归纳推理算法之一，在数据挖掘中收到研究者的广泛关注。 1 决策树算法 1.1具体应用场景和意义 决策树（Decision Tree）是用于分类和预测的主要技术，它着眼于从一组无规则的事例推理出决策树表示形式的分类规则，采用自顶向下的递归方式，在决策树的内部节点进行属性值的比较，并根据不同属性判断从该节点向下分支，在决策树的叶节点得到结论。因此，从根节点到叶节点就对应着一条合理规则，整棵树就对应着一组表达式规则。基于决策树算法的一个最大的优点是它在学习过程中不需要使用者了解很多背景知识，只要训练事例能够用属性即结论的方式表达出来，就能使用该算法进行学习。 决策树算法在很多方面都有应用，如决策树算法在医学、制造和生产、金融分析、天文学、遥感影像分类和分子生物学、机器学习和知识发现等领域得到了广泛应用。 决策树技术是一种对海量数据集进行分类的非常有效的方法。通过构造决策树模型，提取有价值的分类规则，帮助决策者做出准确的预测已经应用在很多领
快速流分类算法研究综述
快速流分类算法研究综述 李振强 （北京邮电大学信息网络中心，北京 100876） 摘要 本文对流分类算法进行了综述，包括流分类的定义，对流分类算法的要求，以及各种流分类算法的分析比较。文章的最后指出了在流分类方面还没有得到很好解决的问题，作为进一步研究的方向。 关键词 流分类；服务质量；IP 背景 当前的IP网络主要以先到先服务的方式提供尽力而为的服务。随着Internet的发展和各种新业务的出现，尽力而为的服务已经不能满足人们对Internet的要求，IP网络必须提供增强的服务，比如：SLA(Service Level Agreement)服务，VPN(Virtual Private Network)服务，各种不同级别的QoS （Quality of Service）服务，分布式防火墙，IP安全网关，流量计费等。所有这些增强服务的提供都依赖于流分类，即根据包头(packet header)中的一个或几个域（field）决定该包隶属的流(flow)。典型的，包头中可以用来分类的域包括:源IP地址（Source IP Address）、目的IP地址（Destination IP Address）、协议类型（Protocol Type）、源端口（Source Port）和目的端口（Destination Port）等。 流分类算法描述 首先定义两个名词：规则（rule）和分类器(classifier)。用来对IP包进行分类的由包头中若干域组成的集合称之为规则，而若干规则的集合就是分类器。构成规则的域（我们称之为组件component）的值可以是某个范围，例如目的端口大于1023。流分类就是要确定和每个包最匹配的规则。表1是由6条规则组成的一个分类器。我们说这是一个5域分类器，因为每条规则由5个组件构成。我们假定分类器中的规则是有优先级的,越靠前的规则优先级越高,即规则1的优先级最高,规则6的最低。
文本分类概述教学教材
文本分类概述
第一章绪论 1.1研究背景 当今的时代，是一个信息技术飞速发展的时代。随着信息技术的飞速发展，科学知识也在短时间内发生了急剧的、爆炸性的增长。 据1998年的资料显示[1]，70年代以来，全世界每年出版图书50万种，每一分钟就有一种新书出版。80年代每年全世界发表的科学论文大约500万篇，平均每天发表包含新知识的论文为1.3万-1.4万篇；登记的发明创造专利每年超过30万件，平均每天有800-900件专利问世。近二十年来，每年形成的文献资料的页数，美国约1,750亿页。另据联合国教科文组织所隶属的“世界科学技术情报系统”曾做的统计显示，科学知识每年的增长率，60年代以来已从9.5％增长到10.6％，到80年代每年增长率达12.5％。据说，一位化学家每周阅读40小时，光是浏览世界上一年内发表的有关化学方面的论文和著作就要读48年。而2005年的资料显示[2]，进入20世纪后全世界图书品种平均20年增加一倍，册数增加两倍。期刊出版物，平均10年增加一倍。科技文献年均增长率估计为13％，其中某些学科的文献量每10年左右翻一番，尖端科技文献的增长则更快，约2-3年翻一番。 同时，伴随着Internet的迅猛发展，网站和网页数也在迅速增长，大约每年翻一番。据估计，目前全世界网页数已高达2000亿，而Google宣称其已索引250亿网页。在我国，中国互联网络信息中心从2001年起每年都对中文网页总数作统计调查，统计结果显示，中文网页总数已由2001年4月30日的 159,460,056个发展到2005年12月31日的24亿个，增长之快可见一斑[3,4]。
文本情感分类研究综述
Web文本情感分类研究综述 王洪伟/刘勰/尹裴/廖雅国 2012-9-27 14:55:59 来源：《情报学报》(京)2010年5期【英文标题】Review of Sentiment Classification on Web Text 【作者简介】王洪伟，男，1973年生，博士，副教授／博士生导师，研究方向：本体建模和情感计算，E-mail:hwwang@https://www.wendangku.net/doc/858184687.html,。同济大学经济与管理学院，上海200092； 刘勰，男，1985年生，硕士研究生，研究方向：数据挖掘与情感计算。同济大学经济与管理学院，上海200092； 尹裴，女，1986年生，硕士研究生，研究方向：商务智能。同济大学经济与管理学院，上海200092； 廖雅国，男，1954年生，博士，教授，研究方向：人工智能与电子商务。香港理工大学电子计算学系，香港 【内容提要】对用户发表在Web上的评论进行分析，能够识别出隐含在其中的情感信息，并发现用户情感的演变规律。为此，本文对Web文本情感分类的研究进行综述。将情感分类划分为三类任务：主客观分类、极性判别和强度判别，对各自的研究进展进行总结。其中将情感极性判别的方法分为基于情感词汇语义特性的识别和基于统计自然语言处理的识别方法。分析了情感分类中的语料库选择和研究难点。最后总结了情感分类的应用现状，并指出今后的研究方向。
Analyzing the users' reviews on the Web can help us to identify users' implicit sentiments and find the evolution laws of their emotion. To this end, this paper is a survey about the sentiment classification on the Web text. We divided the process of classification into three categories:subjective and objective classification,polarity identification and intensity identification and respectively summarize the resent research achievements in these fields. We also sorted the methods of polarity identification into two types: one is based on the emotional words with semantic characteristics, while the other statistic methods of natural language processing. What is more, the choice of corpus and potential research problems are discussed. At last, this paper summarized the status quo of application and pointed out the direction of future research. 【关键词】Web文本/情感分类/综述/主观性文本Web texts/Sentiment classification/Survey/Subjective text 随着互联网的流行，Web文本成为我们获取信息、发表观点和交流情感的重要来源。特别是随着Web2.0技术的发展，网络社区、博客和论坛给网络用户提供了更宽广的平台来交流信息和表达意见。这些文章和言论往往包含有丰富的个人情感，比如对某部大片的影评，对某款手机的用户体验等，其中蕴含着巨大的商业价值。如何从这些Web文本中进行情感挖掘，获取情感倾向已经成为当今商务智能领域关注的热点。所谓情感分析(sentiment analysis)，就是确定说话人或作者对某个特定主题的态度。其中，态度可以是他们的判断或者评估，他们（演说、写作时）的情绪状态，或者有意（向受众）传递的情感信息。因此，情感分
分类算法综述
《数据挖掘》 数据挖掘分类算法综述 专业：计算机科学与技术专业学号：S2******* 姓名：张靖 指导教师：陈俊杰 时间：2011年08月21日
数据挖掘分类算法综述 数据挖掘出现于20世纪80年代后期，是数据库研究中最有应用价值的新领域之一。它最早是以从数据中发现知识(KDD，Knowledge Discovery in Database)研究起步，所谓的数据挖掘(Data Mining，简称为DM)，就从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的、实际应用的数据中提取隐含在其中的、人们不知道的但又有用的信息和知识的过程。 分类是一种重要的数据挖掘技术。分类的目的是根据数据集的特点构造一个分类函数或分类模型(也常常称作分类器)。该模型能把未知类别的样本映射到给定类别中的一种技术。 1. 分类的基本步骤 数据分类过程主要包含两个步骤： 第一步，建立一个描述已知数据集类别或概念的模型。如图1所示，该模型是通过对数据库中各数据行内容的分析而获得的。每一数据行都可认为是属于一个确定的数据类别，其类别值是由一个属性描述(被称为类别属性)。分类学习方法所使用的数据集称为训练样本集合，因此分类学习又可以称为有指导学习(learning by example)。它是在已知训练样本类别情况下，通过学习建立相应模型，而无指导学习则是在训练样本的类别与类别个数均未知的情况下进行的。 通常分类学习所获得的模型可以表示为分类规则形式、决策树形式或数学公式形式。例如，给定一个顾客信用信息数据库，通过学习所获得的分类规则可用于识别顾客是否是具有良好的信用等级或一般的信用等级。分类规则也可用于对今后未知所属类别的数据进行识别判断，同时也可以帮助用户更好的了解数据库中的内容。 图1 数据分类过程中的学习建模 第二步，利用所获得的模型进行分类操作。首先对模型分类准确率进行估计，例如使用保持(holdout)方法。如果一个学习所获模型的准确率经测试被认为是可以接受的，那么就可以使用这一模型对未来数据行或对象(其类别未知)进行分类。例如，在图2中利用学习获得的分类规则(模型)。对已知测试数据进行模型
文本分类概述
第一章绪论 1.1研究背景 当今的时代，是一个信息技术飞速发展的时代。随着信息技术的飞速发展，科学知识也在短时间内发生了急剧的、爆炸性的增长。 据1998年的资料显示[1]，70年代以来，全世界每年出版图书50万种，每一分钟就有一种新书出版。80年代每年全世界发表的科学论文大约500万篇，平均每天发表包含新知识的论文为1.3万-1.4万篇；登记的发明创造专利每年超过30万件，平均每天有800-900件专利问世。近二十年来，每年形成的文献资料的页数，美国约1,750亿页。另据联合国教科文组织所隶属的“世界科学技术情报系统”曾做的统计显示，科学知识每年的增长率，60年代以来已从9.5％增长到10.6％，到80年代每年增长率达12.5％。据说，一位化学家每周阅读40小时，光是浏览世界上一年内发表的有关化学方面的论文和著作就要读48年。而2005年的资料显示[2]，进入20世纪后全世界图书品种平均20年增加一倍，册数增加两倍。期刊出版物，平均10年增加一倍。科技文献年均增长率估计为13％，其中某些学科的文献量每10年左右翻一番，尖
端科技文献的增长则更快，约2-3年翻一番。 同时，伴随着Internet的迅猛发展，网站和网页数也在迅速增长，大约每年翻一番。据估计，目前全世界网页数已高达2000亿，而Google宣称其已索引250亿网页。在我国，中国互联网络信息中心从2001年起每年都对中文网页总数作统计调查，统计结果显示，中文网页总数已由2001年4月30日的159,460,056个发展到2005年12月31日的24亿个，增长之快可见一斑[3,4]。 从这些统计数字可以看出，我们被淹没在一个多么浩大的信息海洋里！然而信息的极大丰富并没有提高人们对知识的吸收能力，面对如此浩瀚的信息，人们越来越感觉无法快速找到需要的知识。这就是所谓的“信息是丰富的，知识是贫乏的”。 如何在这样一个巨大的信息海洋中更加有效的发现和使用信息以及如何利用这个信息宝库为人们提供更高质量和智能化的信息服务，一直是当前信息科学和技术领域面临的一大挑战。尽管用户对图像、音频和视频等信息资源的需求也在急剧增加，但文本仍然是最主要的非结构化和半结构化的信息资源。针对目前的出版物和网络信息大部分都以文本形式存在的状况，自动文本分类技术作为处理和组织大量文本数据
中文文本分类算法设计及其实现_毕业设计
毕业设计（论文）任务书 毕业设计（论文） 题目中文文本分类算法的设计及其实现 电信学院计算机系84班设计所在单位西安交通大学计算机系
西安交通大学本科毕业设计（论文） 毕业设计(论文)任务书 电信学院计算机系84 班学生丰成平 毕业设计(论文)工作自2013 年 2 月21 日起至2013 年 6 月20 日止毕业设计(论文)进行地点：西安交通大学 课题的背景、意义及培养目标 随着文本文件的增多，对其自动进行分门别类尤为重要。文本分类是指采用计算机程序对文本集按照一定的分类体系进行自动分类标记。文本分类器的设计通常包括文本的特征向量表示、文本特征向量的降维、以及文本分类器的设计与测试三个方面。本毕设论文研究文本分类器的设计与实现。通过该毕业设计，可使学生掌握文本分类器设计的基本原理及相关方法，并通过具体文本分类算法的设计与编程实现，提高学生的实际编程能力。 设计(论文)的原始数据与资料 1、文本语料库（分为训练集与测试集语料库）。 2、关于文本分类的各种文献（包括特征表示、特征降维、以及分类器设计）以及资料。 3、中科院文本分词工具(nlpir)。 4、文本分类中需要用到的各种分类方法的资料描述。 课题的主要任务 1．学习文本特征向量的构建方法及常用的降维方法。 2．学习各种分类器的基本原理及其训练与测试方法。 3．设计并编程实现文本分类器。
毕业设计（论文）任务书 4、对试验结果进行分析，得出各种结论。 5、撰写毕业论文。 6、翻译一篇关于文本分类的英文文献。 课题的基本要求(工程设计类题应有技术经济分析要求) 1、程序可演示。 2、对源代码进行注释。 3、给出完整的设计文档及测试文档。 完成任务后提交的书面材料要求(图纸规格、数量，论文字数，外文翻译字数等) 1、提交毕业论文 2、提交设计和实现的系统软件源程序及有关数据 3、提交外文资料翻译的中文和原文资料 主要参考文献： 自然语言处理与信息检索共享平台：https://www.wendangku.net/doc/858184687.html,/?action-viewnews-itemid-103 Svm(支持向量机)算法：https://www.wendangku.net/doc/858184687.html,/zhenandaci/archive/2009/03/06/258288.html 基于神经网络的中文文本分析（赵中原）：https://www.wendangku.net/doc/858184687.html,/p-030716713857.html TF-IDF的线性图解：https://www.wendangku.net/doc/858184687.html,/blog-170225-6014.html 东南大学向量降维文献：https://www.wendangku.net/doc/858184687.html,/p-690306037446.html 指导教师相明 接受设计(论文)任务日期2013-02-21~2013-06-20 学生签名：
决策树学习研究综述
科技论坛 决策树学习研究综述 叶萌 （黑龙江电力职工大学，黑龙江哈尔滨150030） 1概述 决策树是构建人工智能系统的主要方法之一,随着数据挖掘技术在商业智能等方面的应用，决策树技术将在未来发挥越来越强大的作用[1]。自从Quinlan 在1979年提出构造决策树ID3算法以来，决策树的实现已经有很多算法,常见的有：CLS （concept learning system ）学习算法，ID4、ID5R 、C4.5算法，以及CART 、C5.0、FuzzyC4.5、0C1、QUEST 和CAL5等[2]。 现在，许多学者在规则学习与决策树学习的结合方面，做了大量的研究工作。Brako 等的ASSISTANT ，将AQ15中的近似匹配方法引入决策树中。Clark 等的CN2，将ID3算法和AQ 算法编织在一起，用户可选择其中任何一种算法使用。Utgoff 等的ID5R 算法，不要求一次性提供所有的训练实例，训练实例可以逐次提供，生成的决策树逐次精化，以支持增量式学习。洪家荣教授结合实际应用问题对ID3算法作了一些改进，提出了两个ID3和AQ 结合的改进算法，IDAQ 和AQID ，此外，还陆续出现了处理大规模数据集的决策树算法，如SLIQ ，SPRINT 等等[3]。 2决策树算法研究2.1构造决策树算法 决策树学习是从无次序、无规则的样本数据集中推理出决策树表示形式、逼近离散值目标函数的分类规则方法。它采用自顶向下的递归方式，在决策树的内部结点进行属性值的比较并根据不同的属性值判断从该结点向下的分支，在决策树的叶结点得到结论，因此从根结点到叶结点的一条路径就对应着一条规则，整棵决策树就对应着一组表达式规则。我们可将决策树看成是定义布尔函数的一种方法。其输入是一组属性描述的对象，输出为yes/no 决策。决策树代表一个假设，可以写成逻辑公式。决策树的表达能力限于命题逻辑，该对象的任一个属性的任一次测试均是一个命题。在命题逻辑范围内，决策树的表达能力是完全的。一棵决策树可以代表一个决定训练例集分类的决策过程，树的每个结点对应于一个属性名或一个特定的测试，该测试在此结点根据测试的可能结果对训练例集进行划分。划分出的每个部分都对应于相应训练例集子空间的一个分类子问题，该分类子问题可以由一棵决策树来解决。因此，一 棵决策树可以看作是一个对目标分类的划分和获取策略[4] 。 2.2处理大规模数据集的决策树算法 ID3或者C4.5算法都是在建树时将训练集一次性装载入内存的。但当面对大型的有着上百万条纪录的数据库时，就无法实际应用这些算 法。针对这一问题， 前人提出了不少改进方法，如数据采样法、连续属性离散化法或将数据分为若干小块分别建树然后综合成一个最终的树，但这些改进都以降低了树的准确性为代价。直到M etha,Agrawal 和Ris-sane 在1996年提出了SLIQ 方法，以及在此基础上进行改进得到的SPRINT [6]方法。 3决策树学习的常见问题3.1过度拟合 在利用决策树归纳学习时，需要事先给定一个假设空间，且必须在这个假设空间中选择一个，使之与训练实例集相匹配。我们知道任何一个学习算法不可能在没有任何偏置的情况下学习。如果事先知道所要学习的函数属于整个假设空间中的一个很小的子集，那么即使训练实例不完整，也有可能从已有的训练实例集中学习到有用的假设，使它对未来的实例进行正确的分类。当然，我们往往无法事先知道所要学习的函数属于整个假设空间中的哪个很小的子集，即使是知道，我们还是希望有一个大的训练实例集。因为训练实例集越大，关于分类的信息就越多。这时，即使随机地从与训练实例集相匹配的假设集中选择一个，它也能对未知实例的分类进行预测。相反，如果训练实例集与整个假设空间相比 过小，即使在有偏置的情况下，仍有过多的假设与训练实例集相匹配，这 时作出假设的泛化能力将很差。当有过多的假设与训练实例集相匹配，便称为过度拟合（overfit ）。 3.2树剪枝 对决策树进行修剪可以控制决策树的复杂程度，避免决策树过于复 杂和庞大。此外， 还可以解决过度拟合的问题。修剪决策树有多种算法，通常分为这样五类。最为常用的是通过预 剪枝（pre-pruning ）和后剪枝（post-pruning ）完成，或逐步调整树的大小；其次是扩展测试集方法,首先按特征构成是数据驱动还是假设驱动的差别，将建立的特征组合或分割，然后在此基础上引进多变量测试集。第三类方法包括选择不同的测试集评价函数，通过改善连续特征的描述或修改搜索算法本身实现；第四类方法使用数据库约束，即通过削减数据库或实例描述特征集来简化决策树；第五类方法是将决策树转化成另一种数据结构。这些方法通常可以在同另一种算法相互结合中，增强各自的功能。 4决策树在工程中的应用 决策树在工程中的诸多领域获得了非常广泛的应用，主要有以下几个方面： 4.1决策树技术应用于机器人导航 E.Swere 和D .J.M ulvaney 将决策树技术应用于移动机器人导航并取得了一定的成功。 4.2决策树技术应用于地铁中的事故处理 法国的Brezillon 等人成功地将决策树技术应用于地铁交通调度智能系统。他们根据决策树的基本思想开发出上下文图表来帮助驾驶员针对事故做出正确的处理。 4.3决策树技术应用于图像识别 决策树技术应用于包括图像在内的科学数据分析。如利用决策树对上百万个天体进行分类，利用决策树对卫星图像进行分析以估计落叶林和针叶林的基部面积值。 4.4决策树应用于制造业 决策树技术已经成功应用于焊接质量的检测以及大规模集成电路 的设计,它不仅可以规划印刷电路板的布线， 波音公司甚至将它用于波音飞机生产过程的故障诊断以及质量控制。 5决策树技术面临的问题和挑战发展至今，决策树技术面临的问题和挑战表现在以下几个方面：5.1决策树方法的效率亟待提高 数据挖掘面临的数据往往是海量的，对实时性要求较高的决策场所，数据挖掘方法的主动性和快速性显得日益重要。应用实时性技术、主动数据库技术和分布并行算法设计技术等现代计算机先进技术，是数据挖掘方法实用化的有效途径。 5.2适应多数据类型、容噪的决策树挖掘方法随着计算机网络和信息的社会化，数据挖掘的对象已不是关系数据库模型，而是分布、异构的多类型数据库，数据的非结构化程度、噪声等现象越来越突出，这也是决策树技术面临的困难问题。 6结论 决策树技术早已被证明是利用计算机模仿人类决策的有效方法，已经得到广泛的应用，并且已经有了许多成熟的系统。但是，解决一个复杂的数据挖掘问题的任何算法都要面临以下问题：从错误的数据中学习、从分布的数据中学习、从有偏的数据中学习、学习有弹性的概念、学习那些抽象程度不同的概念、整合定性与定量的发现等，因此，还有很多未开 发的课题等待研究。若将决策树技术与其他新兴 摘要：决策树分类学习算法是使用广泛、实用性很强的归纳推理方法之一，在机器学习、数据挖掘等人工智能领域有相当重要的理 论意义与实用价值。在详细阐述决策树技术的几种典型算法以及它的一些常见问题后， 介绍了它在工程上的实际应用，最后提出了它的研究方向以及它所面临的问题和挑战。 关键词：决策树；决策树算法；ID3；C4.5；SLIQ ；SPRINT （下转156页）22··
基于贝叶斯的文本分类
南京理工大学经济管理学院 课程作业 课程名称：本文信息处理 作业题目：基于朴素贝叶斯实现文本分类姓名：赵华 学号： 114107000778 成绩：
基于朴素贝叶斯实现文本分类 摘要贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。本文作为分类算法的第一篇，将首先介绍分类问题，对分类问题进行一个正式的定义。然后，介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，通过实例讨论贝叶斯分类中最简单的一种：朴素贝叶斯分类。 关键词社区发现标签传播算法社会网络分析社区结构 1引言 数据挖掘在上个世纪末在数据的智能分析技术上得到了广泛的应用。分类作为数据挖掘中一项非常重要的任务，目前在商业上应用很多。分类的目的是学会一个分类函数或分类模型(也常常称作分类器)，该分类器可以将数据集合中的数据项映射到给定类别中的某一个，从而可以用于后续数据的预测和状态决策。目前，分类方法的研究成果较多，判别方法的好坏可以从三个方面进行：1）预测准确度，对非样本数据的判别准确度；2）计算复杂度，方法实现时对时间和空间的复杂度；3）模式的简洁度，在同样效果情况下，希望决策树小或规则少。 分类是数据分析和机器学习领域的基本问题。没有一个分类方法在对所有数据集上进行分类学习均是最优的。从数据中学习高精度的分类器近年来一直是研究的热点。各种不同的方法都可以用来学习分类器。例如，人工神经元网络[1]、决策树[2]、非参数学习算法[3]等等。与其他精心设计的分类器相比，朴素贝叶斯分类器[4]是学习效率和分类效果较好的分类器之一。 朴素贝叶斯方法，是目前公认的一种简单有效的分类方法，它是一种基于概率的分类方法，被广泛地应用于模式识别、自然语言处理、机器人导航、规划、机器学习以及利用贝叶斯网络技术构建和分析软件系统。 2贝叶斯分类 2.1分类问题综述 对于分类问题，其实谁都不会陌生，说我们每个人每天都在执行分类操作一点都不夸张，只是我们没有意识到罢了。例如，当你看到一个陌生人，你的脑子下意识判断TA是男是女；你可能经常会走在路上对身旁的朋友说“这个人一看就很有钱、那边有个非主流”之类的话，其实这就是一种分类操作。 从数学角度来说，分类问题可做如下定义： 已知集合：和，确定映射规则，使得任意有且仅有一个使得成立。（不考虑模 糊数学里的模糊集情况） 其中C叫做类别集合，其中每一个元素是一个类别，而I叫做项集合，其中每一个元素是一个待分类项，f叫做分类器。分类算法的任务就是构造分类器f。
基于决策树的分类算法
1 分类的概念及分类器的评判 分类是数据挖掘中的一个重要课题。分类的目的是学会一个分类函数或分类模型（也常常称作分类器），该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个。分类可用于提取描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势。 分类可描述如下：输入数据，或称训练集（training set）是一条条记录组成的。每一条记录包含若干条属性（attribute），组成一个特征向量。训练集的每条记录还有一个特定的类标签（类标签）与之对应。该类标签是系统的输入，通常是以往的一些经验数据。一个具体样本的形式可为样本向量：(v1,v2,…,…vn:c)。在这里vi表示字段值，c表示类别。 分类的目的是：分析输入数据，通过在训练集中的数据表现出来的特性，为每一个类找到一种准确的描述或者模型。这种描述常常用谓词表示。由此生成的类描述用来对未来的测试数据进行分类。尽管这些未来的测试数据的类标签是未知的，我们仍可以由此预测这些新数据所属的类。注意是预测，而不能肯定。我们也可以由此对数据中的每一个类有更好的理解。也就是说：我们获得了对这个类的知识。 对分类器的好坏有三种评价或比较尺度： 预测准确度：预测准确度是用得最多的一种比较尺度，特别是对于预测型分类任务，目前公认的方法是10番分层交叉验证法。 计算复杂度：计算复杂度依赖于具体的实现细节和硬件环境，在数据挖掘中，由于操作对象是巨量的数据库，因此空间和时间的复杂度问题将是非常重要的一个环节。 模型描述的简洁度：对于描述型的分类任务，模型描述越简洁越受欢迎；例如，采用规则表示的分类器构造法就更有用。 分类技术有很多，如决策树、贝叶斯网络、神经网络、遗传算法、关联规则等。本文重点是详细讨论决策树中相关算法。