文本分类与聚类
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距离和余弦距离两种方式进行计算。
典型算法为k-邻近算法，它的基本原理是计算出训练 集与测试文本距离最近的k个文本，再以这k个文本的 类别判定新文本的类别。
文本分类的算法
概率模型：
典型的算法是朴素贝叶斯算法，其主要原理是基于贝 叶斯假设，也就是文档中的词汇在确定文本类别的作 用上相互独立。它首先计算特征词属于每个类别的先 验概率，在新文本到达时，根据特征词的先验概率计 算该文本属于每一个类别的后验概率，最后取后验概 率最大的类别作为分类结果。
常用文本聚类的算法： 1．层次聚类算法 2．分割聚类算法 3．基于密度的聚类算法 4．基于网格的聚类算法
层次聚类算法
层次聚类法把类别看作是有层次的，即随着类别层次 的变化，类别中的对象也相应发生变化。
层次聚类结果形成一棵类别树，每个类结点还包含若 干子结点，兄弟结点是对其父结点的划分，因此该方 法允许在不同的粒度上对数据进行分类。
主要内容
7.1 分类与聚类介绍 7.2 常用文本分类方法 7.3 常用文本聚类方法
7.1 分类与聚类介绍
分类与聚类介绍
文本分类是指根据文本内容和形式的异同，按照一定 的体系有系统地组织和区分文本。文本分类的任务就 是在给定的分类体系下，根据文本的内容自动地确定 文本关联的类别。
聚类是指根据“物以类聚”的原理，将本身没有类别 的样本聚集成不同的组，并且对每一个这样的组进行 描述。
似度sim(di,sj)；
平面划分法
④ 选取具有最大相似度的种子
arg max sim(ci , s j )
s j S
将di归入以sj为聚类中心的簇cj，从而得到D的 一个聚类C={c1,…,ck}。 ⑤ 重复步骤②、③、④若干次，以得到较为稳 定的聚类结果。
文本分类的算法
kNN方法： 计算测试文档与训练文档之间的相似度，可以用欧式
（4）重复上述步骤，直至C中剩下一个簇为止。
平面划分法
平面划分法将文档集合水平地分割为若干个簇，而不 是生成层次化的嵌套簇。对于给定的文档集合 D={d1,…,di,…,dn}，具体过程如下：
① 确定要生成的簇的数目k； ② 按照某种原则生成k个聚类中心作为聚类的种子
S={s1,…,sj,…,sk}； ③ 对D中的每个文档di，依次计算它与各个种子sj的相
文本分类的算法
组合模型：
它的原理是选用若干个不同的分类算法，综合这些算法分 类的结果进行整体分析和判断。当年，一种决策委员会的 方法比较流行，其基本思想是整合众多专家的知识来进行 最佳的决策。试验证明，一定数量的独立专家判断经过适 当合并，其结果比他们其中任何一位专家做出的判断要好 。用在文本分类中，选用若干不同的分类器判断一个文本 的类别，然后对判断结果进行适当合并，合并结果应当是 比较正确的。
个类别的特征矢量V(ci)。
文本分类
2．分类阶段 （1）对于测试文档集合T={d1,…,dk,…,dr}中的
每个待分类文档dk，计算其特征矢量V(dk)与 每个V(ci)之间的相似度sim(dk,ci)； （2）选取相似度最大的一个类别
arg max sim(dk , ci )
ci C
作为dk的类别。
文本聚类
文本聚类是在没有学习的条件下对文本集合进行组织 或划分的过程，基本思想是要将相似的文本划分到同 一个类中。文本聚类技术能够用来发现大规模文本集 合的分类体系，以及为文本集合提供一个概括视图。
目前的文本聚类方法大致可以分为层次凝聚法和平面 划分法两种类型。
层次凝聚法
给定的文档集合D={d1,…, di,…,dn}，具体过程如下： （1）将D中的每个文档di看作是一个具有单个成员的簇
文本分类的算法
非线性模型：
非线性模型包括层次模型和网络模型。
层次模型的代表算法就是决策树，它以从上到下的递归方 式构造一树型结构，从具有最大信息增益的属性开始，对 测试属性的每个已知的值都创建一个分支，直到需要分类 的样本测试完所有的属性。
网络模型的典型代表是神经网络，它是一组相互连接的输 入／输出单元，其中输入单元代表词条，输出单元代表文 本的归属值，单元之间的连接有相应的权值，在训练阶段 ，通过算法调整权值，使测试文本能够根据调整的权值正 确地学习。
层次聚类算法
按照类别树的生成方式，可将层次聚类法分为两种， 一种是融合方法（自底向上法），另一种是分裂方法 （自顶向下法）。
文本分类的算法
特征依赖性算法：
为了表达上下文语义关系，要建立语义网络，它是对 人工分类过程的一种模拟，在已有语义词典及大量训 练集的基础上，应用机器学习与数据挖掘等技术进行 知识获取，最终形成若干个概念推理网，即语义网络 。
对要分类的文本可以激活相应的网络，同时传播推理 以决定其类别归属。
文本聚类的算法
文本分类
文本分类是一种典型的有教师的机器学习问题，一般分为 训练和分类两个阶段。
1．训练阶段 （1）定义类别集合C={c1,…, ci,…,cm}，这些类别可以是层次
式的，也可以是并列式的； （2）给出训练文档集合S={s1,…,sj,…,sn}，每个训练文档sj被
标上所属的类别标识ci； （3）统计S中所有文档的特征矢量V(sj)，确定代表C中每
文本分类的算法
线性模型：
其代表算法是支持向量机SVM，该算法的原理是在给 定的训练集上作1个超平面的线性划分，将分类问题转 化为一个寻找空间最优平面的问题，再次转化成1个M 次规划问题。原因是如果所有的向量都能够被某个超 平面正确划分，并且各类向量与超平面的最小距离最 大化，则该平面为最优超平面，距离平面最近的异类 向量为支持向量，l组支持向量可以惟一确定1个超平 面。
ci={di}，这些簇构成了D的一个聚类C={c1,…,ci,…,cn}； （2）计算C中每对簇(ci,cj)之间的相似度sim(ci,cj)； （3）选取具有最大相似度的簇对
并一将个新ci和的c聚j合类并C为={一c1,个…,新cn-的1}；簇ck=ci∪cajr，cgi ,cm从jaC而x, 构sim成(c了i ,Dc j的)
典型算法为k-邻近算法，它的基本原理是计算出训练 集与测试文本距离最近的k个文本，再以这k个文本的 类别判定新文本的类别。
文本分类的算法
概率模型：
典型的算法是朴素贝叶斯算法，其主要原理是基于贝 叶斯假设，也就是文档中的词汇在确定文本类别的作 用上相互独立。它首先计算特征词属于每个类别的先 验概率，在新文本到达时，根据特征词的先验概率计 算该文本属于每一个类别的后验概率，最后取后验概 率最大的类别作为分类结果。
常用文本聚类的算法： 1．层次聚类算法 2．分割聚类算法 3．基于密度的聚类算法 4．基于网格的聚类算法
层次聚类算法
层次聚类法把类别看作是有层次的，即随着类别层次 的变化，类别中的对象也相应发生变化。
层次聚类结果形成一棵类别树，每个类结点还包含若 干子结点，兄弟结点是对其父结点的划分，因此该方 法允许在不同的粒度上对数据进行分类。
主要内容
7.1 分类与聚类介绍 7.2 常用文本分类方法 7.3 常用文本聚类方法
7.1 分类与聚类介绍
分类与聚类介绍
文本分类是指根据文本内容和形式的异同，按照一定 的体系有系统地组织和区分文本。文本分类的任务就 是在给定的分类体系下，根据文本的内容自动地确定 文本关联的类别。
聚类是指根据“物以类聚”的原理，将本身没有类别 的样本聚集成不同的组，并且对每一个这样的组进行 描述。
似度sim(di,sj)；
平面划分法
④ 选取具有最大相似度的种子
arg max sim(ci , s j )
s j S
将di归入以sj为聚类中心的簇cj，从而得到D的 一个聚类C={c1,…,ck}。 ⑤ 重复步骤②、③、④若干次，以得到较为稳 定的聚类结果。
文本分类的算法
kNN方法： 计算测试文档与训练文档之间的相似度，可以用欧式
（4）重复上述步骤，直至C中剩下一个簇为止。
平面划分法
平面划分法将文档集合水平地分割为若干个簇，而不 是生成层次化的嵌套簇。对于给定的文档集合 D={d1,…,di,…,dn}，具体过程如下：
① 确定要生成的簇的数目k； ② 按照某种原则生成k个聚类中心作为聚类的种子
S={s1,…,sj,…,sk}； ③ 对D中的每个文档di，依次计算它与各个种子sj的相
文本分类的算法
组合模型：
它的原理是选用若干个不同的分类算法，综合这些算法分 类的结果进行整体分析和判断。当年，一种决策委员会的 方法比较流行，其基本思想是整合众多专家的知识来进行 最佳的决策。试验证明，一定数量的独立专家判断经过适 当合并，其结果比他们其中任何一位专家做出的判断要好 。用在文本分类中，选用若干不同的分类器判断一个文本 的类别，然后对判断结果进行适当合并，合并结果应当是 比较正确的。
个类别的特征矢量V(ci)。
文本分类
2．分类阶段 （1）对于测试文档集合T={d1,…,dk,…,dr}中的
每个待分类文档dk，计算其特征矢量V(dk)与 每个V(ci)之间的相似度sim(dk,ci)； （2）选取相似度最大的一个类别
arg max sim(dk , ci )
ci C
作为dk的类别。
文本聚类
文本聚类是在没有学习的条件下对文本集合进行组织 或划分的过程，基本思想是要将相似的文本划分到同 一个类中。文本聚类技术能够用来发现大规模文本集 合的分类体系，以及为文本集合提供一个概括视图。
目前的文本聚类方法大致可以分为层次凝聚法和平面 划分法两种类型。
层次凝聚法
给定的文档集合D={d1,…, di,…,dn}，具体过程如下： （1）将D中的每个文档di看作是一个具有单个成员的簇
文本分类的算法
非线性模型：
非线性模型包括层次模型和网络模型。
层次模型的代表算法就是决策树，它以从上到下的递归方 式构造一树型结构，从具有最大信息增益的属性开始，对 测试属性的每个已知的值都创建一个分支，直到需要分类 的样本测试完所有的属性。
网络模型的典型代表是神经网络，它是一组相互连接的输 入／输出单元，其中输入单元代表词条，输出单元代表文 本的归属值，单元之间的连接有相应的权值，在训练阶段 ，通过算法调整权值，使测试文本能够根据调整的权值正 确地学习。
层次聚类算法
按照类别树的生成方式，可将层次聚类法分为两种， 一种是融合方法（自底向上法），另一种是分裂方法 （自顶向下法）。
文本分类的算法
特征依赖性算法：
为了表达上下文语义关系，要建立语义网络，它是对 人工分类过程的一种模拟，在已有语义词典及大量训 练集的基础上，应用机器学习与数据挖掘等技术进行 知识获取，最终形成若干个概念推理网，即语义网络 。
对要分类的文本可以激活相应的网络，同时传播推理 以决定其类别归属。
文本聚类的算法
文本分类
文本分类是一种典型的有教师的机器学习问题，一般分为 训练和分类两个阶段。
1．训练阶段 （1）定义类别集合C={c1,…, ci,…,cm}，这些类别可以是层次
式的，也可以是并列式的； （2）给出训练文档集合S={s1,…,sj,…,sn}，每个训练文档sj被
标上所属的类别标识ci； （3）统计S中所有文档的特征矢量V(sj)，确定代表C中每
文本分类的算法
线性模型：
其代表算法是支持向量机SVM，该算法的原理是在给 定的训练集上作1个超平面的线性划分，将分类问题转 化为一个寻找空间最优平面的问题，再次转化成1个M 次规划问题。原因是如果所有的向量都能够被某个超 平面正确划分，并且各类向量与超平面的最小距离最 大化，则该平面为最优超平面，距离平面最近的异类 向量为支持向量，l组支持向量可以惟一确定1个超平 面。
ci={di}，这些簇构成了D的一个聚类C={c1,…,ci,…,cn}； （2）计算C中每对簇(ci,cj)之间的相似度sim(ci,cj)； （3）选取具有最大相似度的簇对
并一将个新ci和的c聚j合类并C为={一c1,个…,新cn-的1}；簇ck=ci∪cajr，cgi ,cm从jaC而x, 构sim成(c了i ,Dc j的)