文本分类中的特征降维方法研究
PCA降维方法(主成分分析降维)
一、简介 PCA（Principal Components Analysis）即主成分分析，是图像处理中经常用到的降维方法，大家知道，我们在处理有关数字图像处理方面的问题时，比如经常用的图像的查询问题，在一个几万或者几百万甚至更大的数据库中查询一幅相近的图像。这时，我们通常的方法是对图像库中的图片提取响应的特征，如颜色，纹理，sift，surf，vlad等等特征，然后将其保存，建立响应的数据索引，然后对要查询的图像提取相应的特征，与数据库中的图像特征对比，找出与之最近的图片。这里，如果我们为了提高查询的准确率，通常会提取一些较为复杂的特征，如sift，surf等，一幅图像有很多个这种特征点，每个特征点又有一个相应的描述该特征点的128维的向量，设想如果一幅图像有300个这种特征点，那么该幅图像就有300*vector（128维）个，如果我们数据库中有一百万张图片，这个存储量是相当大的，建立索引也很耗时，如果我们对每个向量进行PCA处理，将其降维为64维，是不是很节约存储空间啊？对于学习图像处理的人来说，都知道PCA是降维的，但是，很多人不知道具体的原理，为此，我写这篇文章，来详细阐述一下PCA及其具体计算过程： 二、PCA原理 1、原始数据： 为了方便，我们假定数据是二维的，借助网络上的一组数据，如下： x=[2.5, 0.5, 2.2, 1.9, 3.1, 2.3, 2, 1,1.5, 1.1]T y=[2.4, 0.7, 2.9, 2.2, 3.0, 2.7, 1.6, 1.1, 1.6, 0.9]T 2、计算协方差矩阵 什么是协方差矩阵？相信看这篇文章的人都学过数理统计，一些基本的常识都知道，但是，也许你很长时间不看了，都忘差不多了，为了方便大家更好的理解，这里先简单的回顾一下数理统计的相关知识，当然如果你知道协方差矩阵的求法你可以跳过这里。 （1）协方差矩阵： 首先我们给你一个含有n个样本的集合，依次给出数理统计中的一些相关概念： 均值： 标准差：
预测方法的分类
预测方法的分类 郑XX 预测方法的分类 由于预测的对象、目标、内容和期限不同，形成了多种多样的预测方法。据不完全统计，目前世界上共有近千种预测方法，其中较为成熟的有150多种，常用的有30多种，用得最为普遍的有10多种。 1-1预测方法的分类体系 1）按预测技术的差异性分类 可分为定性预测技术、定量预测技术、定时预测技术、定比预测技术和评价预测 技术，共五类。 2）按预测方法的客观性分类 可分为主观预测方法和客观预测方法两类。前者主要依靠经验判断，后者主要借 助数学模型。 3）按预测分析的途径分类 可分为直观型预测方法、时间序列预测方法、计量经济模型预测方法、因果分析 预测方法等。 4）按采用模型的特点分类 可分为经验预测模型和正规的预测模型。后者包括时间关系模型、因果关系模 型、结构关系模型等。 1-2 常用的方法分类 1)定性分析预测法 定性分析预测法是指预测者根据历史与现实的观察资料，依赖个人或集体的经验与智慧，对未来的发展状态和变化趋势作出判断的预测方法。 定性预测优缺点 定性预测的优点在于： 注重于事物发展在性质方面的预测，具有较大的灵活性，易于充分发挥人的主观能动作用，且简单的迅速，省时省费用。
定性预测的缺点是： 易受主观因素的影响，比较注重于人的经验和主观判断能力，从而易受人的知识、经验和能力的多少大小的束缚和限制，尤其是缺乏对事物发展作数量上的精确描述。 2)定量分析预测法 定量分析预测法是依据调查研究所得的数据资料，运用统计方法和数学模型，近似地揭示预测对象及其影响因素的数量变动关系，建立对应的预测模型，据此对预测目标作出定量测算的预测方法。通常有时间序列分析预测法和因果分析预测法。 ⅰ时间序列分析预测法 时间序列分析预测法是以连续性预测原理作指导，利用历史观察值形成的时间数列，对预测目标未来状态和发展趋势作出定量判断的预测方法。
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。
特征选择与特征提取
模式类别的可分性判据 在讨论特征选择和特征压缩之前，我们先要确定一个选择和提取的原则。对一个原始特征来说，特征选择的方案很多，从N 维特征种 选择出M 个特征共有()!!! M N N C M N M = -中选法，其中哪一种方案最佳， 则需要有一个原则来进行指导。同样，特征的压缩实际上是要找到M 个N 元函数，N 元函数的数量是不可数的，这也要有一个原则来指导找出M 个最佳的N 元函数。 我们进行特征选择和特征提取的最终目的还是要进行识别，因此应该是以对识别最有利原则，这样的原则我们称为是类别的可分性判据。用这样的可分性判据可以度量当前特征维数下类别样本的可分性。可分性越大，对识别越有利，可分性越小，对识别越不利。 人们对的特征的可分性判据研究很多，然而到目前为止还没有取得一个完全满意的结果，没有哪一个判据能够完全度量出类别的可分性。下面介绍几种常用的判据，我们需要根据实际问题，从中选择出一种。 一般来说，我们希望可分性判据满足以下几个条件： 1. 与识别的错误率由直接的联系，当判据取最大值时，识别的错误率最小； 2. 当特征独立时有可加性，即： ()()121 ,,,N ij N ij k k J x x x J x ==∑
ij J 是第i 类和第j 类的可分性判据，ij J 越大，两类的可分程度 越大，()12,,,N x x x 为N 维特征； 3. 应具有某种距离的特点： 0ij J >，当i j ≠时； 0 ij J =，当i j =时； ij ji J J =； 4. 单调性，加入新的特征后，判据不减小： ()()12121,,,,,,,ij N ij N N J x x x J x x x x +≤ 。 但是遗憾的是现在所经常使用的各种判据很难满足上述全部条件，只能满足一个或几个条件。 基于矩阵形式的可分性判据 1. 类内散度矩阵 设有M 个类别，1,,M ΩΩ ，i Ω类样本集()()(){}12,,,i i i i N X X X ，i Ω类 的散度矩阵定义为： () ()() ( )()() ( ) 1 1i N T i i i i i w k k k i S N == --∑X m X m 总的类内散度矩阵为： ()() ()() () ()() () () 1 1 1 1 i N M M T i i i i i w i w i k k i i k i S P S P N ==== Ω= Ω--∑∑∑X m X m 2. 类间散度矩阵 第i 个类别和第j 个类别之间的散度矩阵定义为： () () () ( )() () ( ) T ij i j i j B S =--m m m m 总的类间散度矩阵可以定义为：
降维和特征选择
1.数据降维和特征选择的区别 数据降维，一般说的是维数约简（Dimensionality reduction）。它的思路是：将原始高维特征空间里的点向一个低维空间投影，新的空间维度低于原特征空间，所以维数减少了。在这个过程中，特征发生了根本性的变化，原始的特征消失了（虽然新的特征也保持了原特征的一些性质）。 特征选择，是从 n 个特征中选择 d (d 常见蔬菜种类三种蔬菜分类方法 蔬菜作物种类繁多，据统计，世界范围内的蔬菜共有200多种，在同一种类中，还有许多变种，每一变种中又有许多品种。为了便于研究和学习，就需要对这些蔬菜进行系统的分类。常用蔬菜分类方法有三种，即植物学分类法、食用器官分类法和农业生物学分类法。 常见蔬菜种类三种蔬菜分类方法 一、植物学分类法 依照植物自然进化系统，按照科、属、种和变种进行分类的方法。我国普遍栽培的蔬菜，除食用菌外，分别属于种子植物门双子叶植物纲和单子叶植物纲的不同科。采用植物学分类可以明确科、属、种间在形态、生理上的关系，以及遗传学、系统进化上的亲缘关系，对于蔬菜的轮作倒茬、病虫害防治、种子繁育和栽培管理等有较好的指导作用。常见蔬菜按科分类如下: (一)单子叶植物 1、禾本科(Gramineae)毛竹笋、麻竹、菜玉米、茭白。 2、百合科(Liliaceae)黄花菜、芦笋、卷丹百合、洋葱、韭葱、大蒜、南欧葱(大头葱)、大葱、分葱、韭菜、薤。 3、天南星科(Araceae)芋、魔芋。 4、薯蓣科(Dioscoreaceae)普通山药、田薯(大薯)。 5、姜科(Zingiberaceae)生姜。 (二)双子叶植物 1、藜科(Chenopodiaceae)根菾菜(叶菾菜)、菠菜。 2、落葵科(Basellaceae)红落葵、白落葵。 3、苋科(Amaranthaceae)苋菜。 4、睡莲科(Nymphaeaceae)莲藕、芡实。 5、十字花科(Cruciferae)萝卜、芜菁、芜菁甘蓝、芥蓝、结球甘蓝、抱子甘蓝、羽衣甘蓝、花椰菜、青花菜、球茎甘蓝、小白菜、结球白菜、叶用芥菜、茎用芥菜、芽用芥菜、根用芥菜、辣根、豆瓣菜、荠菜。 6、豆科(Leguminosae)豆薯、菜豆、豌豆、蚕豆、豇豆、菜用大豆、扁豆、刀豆、矮刀豆、苜蓿。 7、伞形科(Umbelliferae)芹菜、根芹、水芹、芫荽、胡萝卜、小茴香、美国防风。 8、旋花科(Convolvulaceae)蕹菜。 9、唇形科(Labiatae)薄荷、荆芥、罗勒、草石蚕。 10、茄科(Solanaceae)马铃薯、茄子、番茄、辣椒、香艳茄、酸浆。 11、葫芦科(Cucurbitaceae)黄瓜、甜瓜、南瓜(中国南瓜)、笋瓜(印度南瓜)、西葫芦(美洲南瓜)、西瓜、冬瓜、瓠瓜(葫芦)、普通丝瓜(有棱丝瓜)、苦瓜、佛手瓜、蛇瓜。 12、菊科(Compositae)莴苣(莴笋、长叶莴苣、皱叶莴苣、结球莴苣)、茼蒿、菊芋、苦苣、紫背天葵、牛蒡、朝鲜蓟。 13、锦葵科(Malvaceae)黄秋葵、冬寒菜。 14、楝科(Meliaceae)香椿。 毕业论文 题目：文本分类方法研究 姓名：贾云璠 院系：理学院物理系 专业：物理学 年级： 2013级 学号： 201341021 指导教师：郑伟 二〇一七年六月 摘要 近些年来，随着信息技术的发展与应用，互联网上的数据错综复杂，面对如此纷繁复杂的数据，需要借助数据挖掘对数据进行处理来实现对数据的分类，以便查询和搜索，实现数据的最大利用价值。 文本分类在信息处理方面占有重要的作用，到目前为止，有很多种方法：KNN SVM 决策树，以及贝叶斯等算法可以帮助我们快速的对文本进行自动分类，本文主要研究KNN SVM两种方法，在比较这两种分类对中文文本分类的基础之上，分析了K 临近算法和支持向量机的优缺点，因SVM和KNN具有互补的可能性，提出了SVM和KNN组合[1]的算法。实验表明：SVM和KNN有很好的分类效果。 关键词：文本分类，SVM、KNN，线性组合 Abstract In recent years, with the development of information technology and application, the complexity of the data on the Internet in the face of so complicated data, need with the help of data mining, data processing to implement the data classification, in order to query and search, and realize the maximum utilization of the data value. Chinese text classification plays an important role in Chinese information processing, for example, Chinese information retrieval and search engine, KNN SVM decision tree, and the bayesian algorithm can be applied to Chinese text classification, based on the research analysis compares the two kinds of KNN and SVM classification method, and the experimental comparison of the two algorithms of Chinese text classification effect, on the basis of analyzing the K near the advantages and disadvantages of the algorithm and support vector machine (SVM), found that the SVM and KNN has the possibility of complementary, SVM and KNN algorithm of linear combination is presented. Key words: Text classification, SVM, KNN, linear combination 国内当前流行的文本分类算法有最大熵(MaximumEntropy，ME),K近邻法(KNN)，朴素贝叶斯法(NB)，支持向量机法(SVM)，线性最小平分拟合法(LLSF)，神经网络法(Nnet)等，其中KNN、NB和SVM的分类效果相对较好。 文本分类由文本表示，特征降维和分类器训练组成，分类算法只是其中的一个环节，另外两个环节也非常重要。目前普遍采用向量空间模型来表示文本，常见的特征词加权方法有：布尔权重、词频权重、TF—IDF权重等，常见的特征选择方法有文档频率，互信息和统计等。 基于机器学习文本分类的基础技术由文本的表示(representation) 、分类方法及效果(effectiveness)评估3 部分组成。Sebastiani对文本分类发展历程及当时的技术进行了总结，主要内容包括: (1)文本关于项(term)或特征的向量空间表示模型(VSM)及特征选择 (selection)与特征提取(extraction)两种表示空间降维(dimensionality reduction)策略,讨论了χ2,IG,MI,OR 等用于特征过滤的显著性统计量及项聚类和隐含语义索引(LSI)等特征提取方法; (2) 当时较成熟的分类模型方法,即分类器的归纳构造(inductive construction)或模型的挖掘学习过程; (3) 分类效果评估指标,如正确率(precision) 召回率(recall) 均衡点(BEP) F β(常用F1)和精度(accuracy)等,以及之前报道的在Reuters 等基准语料上的效果参考比较。 1、中文评论语料的采集 利用DOM 构建网页结构树，对结构树的分析实现了中文评论的自动采集的方 监督分类中常用的具体分类方法包括： 最小距离分类法（minimum distance classifier）：最小距离分类法是用特征空间中的距离作为像元分类依据的。最小距离分类包括最小距离判别法和最近邻域分类法。最小距离判别法要求对遥感图像中每一个类别选一个具有代表意义的统计特征量（均值），首先计算待分象元与已知类别之间的距离，然后将其归属于距离最小的一类。最近邻域分类法是上述方法在多波段遥感图像分类的推广。在多波段遥感图像分类中，每一类别具有多个统计特征量。最近邻域分类法首先计算待分象元到每一类中每一个统计特征量间的距离，这样，该象元到每一类都有几个距离值，取其中最小的一个距离作为该象元到该类别的距离，最后比较该待分象元到所有类别间的距离，将其归属于距离最小的一类。最小距离分类法原理简单，分类精度不高，但计算速度快，它可以在快速浏览分类概况中使用。 多级切割分类法（multi-level slice classifier）： 是根据设定在各轴上值域分割多维特征空间的分类方法。通过分割得到的多维长方体对应各分类类别。经过反复对定义的这些长方体的值域进行内外判断而完成各象元的分类。这种方法要求通过选取训练区详细了解分类类别（总体）的特征，并以较高的精度设定每个分类类别的光谱特征上限值和下限值，以便构成特征子空间。多级切割分类法要求训练区样本选择必须覆盖所有 的类型，在分类过程中，需要利用待分类像元光谱特征值与各个类别特征子空间在每一维上的值域进行内外判断，检查其落入哪个类别特征子空间中，直到完成各像元的分类。 多级分割法分类便于直观理解如何分割特征空间，以及待分类像元如何与分类类别相对应。由于分类中不需要复杂的计算，与其它监督分类方法比较，具有速度快的特点。但多级分割法要求分割面总是与各特征轴正交，如果各类别在特征空间中呈现倾斜分布，就会产生分类误差。因此运用多级分割法分类前，需要先进行主成分分析，或采用其它方法对各轴进行相互独立的正交变换，然后进行多级分割。 最大似然分类法(maximum likelihood classifier)：最大似然分类法是经常使用的监督分类方法之一，它是通过求出每个像元对于各类别归属概率（似然度）（likelihood），把该像元分到归属概率（似然度）最大的类别中去的方法。最大似然法假定训练区地物的光谱特征和自然界大部分随机现象一样，近似服从正态分布，利用训练区可求出均值、方差以及协方差等特征参数，从而可求出总体的先验概率密度函数。当总体分布不符合正态分布时，其分类可靠性将下降，这种情况下不宜采用最大似然分类法。 最大似然分类法在多类别分类时，常采用统计学方法建立起一个判别函数集，然后根据这个判别函数集计算各待分象元的归 URL:https://www.360docs.net/doc/d78240522.html,/14072.html 特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构，这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。 特征选择主要有两个功能： 1.减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合 2.增强对特征和特征值之间的理解 拿到数据集，一个特征选择方法，往往很难同时完成这两个目的。通常情况下，选择一种自己最熟悉或者最方便的特征选择方法（往往目的是降维，而忽略了对特征和数据理解的目的）。 在许多机器学习的书里，很难找到关于特征选择的容，因为特征选择要解决的问题往往被视为机器学习的一种副作用，一般不会单独拿出来讨论。本文将介绍几种常用的特征选择方法，它们各自的优缺点和问题。 1 去掉取值变化小的特征Removing features with low variance 这应该是最简单的特征选择方法了：假设某种特征的特征值只有0和1，并且在所有输入样本中，95%的实例的该特征取值都是1，那就可以认为这个特征作用不大。如果100%都是1，那这个特征就没意义了。当特征值都是离散型变量的时候这种方法才能用，如果是连续型变量，就需要将连续变量离散化之后才能用，而且实际当中，一般不太会有95%以上都取某个值的特征存在，所以这种方法虽然简单但是不太好用。可以把它作为特征选择的预处理，先去掉那些取值变化小的特征，然后再从接下来提到的特征选择方法中选择合适的进行进一步的特征选择。 2 单变量特征选择Univariate feature selection 单变量特征选择能够对每一个特征进行测试，衡量该特征和响应变量之间的关系，根据得分扔掉不好的特征。对于回归和分类问题可以采用卡方检验等方式对特征进行测试。 这种方法比较简单，易于运行，易于理解，通常对于理解数据有较好的效果（但对特征优化、提高泛化能力来说不一定有效）；这种方法有许多改进的版本、变种。 2.1 Pearson相关系数Pearson Correlation 皮尔森相关系数是一种最简单的，能帮助理解特征和响应变量之间关系的方法，该方法衡量的是变量之间的线性相关性，结果的取值区间为[-1，1]，-1表示完全的负相关(这个变量下降，那个就会上升)，+1表示完全的正相关，0表示没有线性相关。 Pearson Correlation速度快、易于计算，经常在拿到数据(经过清洗和特征提取之后的)之后第一时间就执行。 Pearson相关系数的一个明显缺陷是，作为特征排序机制，他只对线性关系敏感。如果关系是非线性的，即便两个变量具有一一对应的关系， Pearson相关性也可能会接近0。 2.2 互信息和最大信息系数Mutual information and maximal information coefficient (MIC) 文本分类的常见方法 文本分类的过程： （1）选择训练文本。好的训练文本对分类器的最终结果起到至关重要的作用。 （2）选择文本特征。对训练样本和测试样本进行数据预处理，包括分词、去停用词、消除噪音等。目前的文本分类研究，主要选取一些具有代表性的词、词组、短语来表示文本。（3）建立文本表示模型。为了便于计算机理解和计算相关的文本属性，需要对文本进行表示，其中向量空间模型(Vector Space Model VSM)运用最为广泛。 （4）选择分类方法。文本分类的核心部分，不同的分类方法原理不同需要处理的数 据也不同。经典分类算法有朴素贝叶斯(Naive Bayes NB)、K-近邻(K-Nearest Neighbor KNN)、决策树(Decision Tree DTree)、算数平均质心(Arithmetical Average Centroid AAC)、支持向量机(Support Vector Machine SVM)。 （5）分类结果的评估。目前主流的评估标准准确率、召回率和F1值。 选择文本特征 我们需要将文档转换为计算机可以衡量、运算的形式。现在运用最广泛的形式：将文档映射入向量空间。具体流程如图1。 张三说的确实在理。李四买了一张三角桌子。 张三/说/的/确实/在理。 李四/买/了/一张/三角/桌子。 对中文文档进行分词 中文分词系统：盘古、Lucene 张三、在理 李四、三角、桌子 去除停顿词 在理、三角、桌子 特征项提取 评判的标准：信息增益、期望交叉熵 互信息、开放检验 这样就将一篇文章映射成了为了向量空间中的一个向量。在把文章都映射完成后，我们可以根据自己不同的需求，在向量空间中进行运算。比如计算两篇文章的相似度：我们把向量的起点都映射到原点，则我们可以比较向量的长度、向量的夹角、向量两个终点的距离等等；我们还可以宏观的观察大量的向量在向量空间中的分布情况，对大量聚集在一起的向量抽取它们的共性：计算他们的中心、他们整体的方向等。其实数学模型很好，只不过限于计算机的存储、运算水平，向量空间的维度过高、文档数量过大、计算复杂度过高会使得模型的计算机实现变得困 人工智能的文本分类方法简述 摘要：本文阐述了一些基本的文本分类的方法，以及一些改进的文本文类的方法，并包含了一些文本分类的实际应用。其中着重阐述了贝叶斯分类以及一些其他的的文本分类方法。最后提出了现在文本分类方法中存在的一些问题。 关键词：文本分类；贝叶斯方法；数据挖掘；分类算法。 0 引言 文本分类是指在给定分类体系下, 根据文本内容(自动) 确定文本类别的过程。20世纪90年代以前,占主导地位的文本分类方法一直是基于知识工程的分类方法, 即由专业人员手工进行分类。目前在国内也已经开始对中文文本分类方法进行研究, 相比于英文文本分类, 中文文本分类的一个重要的差别在于预处理阶段: 中文文本的读取需要分词, 不像英文文本的单词那样有空格来区分。从简单的查词典的方法, 到后来的基于统计语言模型的分词方法, 中文分词的技术已趋于成熟。并在信息检索、Web文档自动分类、数字图书馆、自动文摘、分类新闻组、文本过滤、单词语义辨析以及文档的组织和管理等多个领域得到了初步的应用。 人工智能的基本方法就是对人类智能活动的仿真。小样本数据可以看作是一种先验知识不完全的数据集。人类在处理类似的决策问题时,通常采用的策略为: 1,利用多专家决策来提高决策的可信度; 2,专家的决策技能在决策的过程中可以得到不断的增强,即专家具有学习功能; 3,在专家的技能得到增强的基础上,再进行决策可以提高决策的正确性。 这种方法同样适用于小样本数据的分类识别。通过对上述方法的仿真,本文提出了智能分类器,它不仅可以对未知样本进行分类,同时它还具有多专家决策、预分类和学习功能。 1 分类的基本概念 分类就是根据数据集的特点找出类别的概念描述, 这个概念描述代表了这类数据的整体信息,也就是该类的内涵描述,并使用这种类的描述对未来的测试数据进行分类。 分类的过程一般分为两个步骤:第一步, 通过已知数据集建立概念描述模型; 第二步, 就是利用所获得的模型进行分类操作。 对各种分类方法的评估可以根据以下几条标准进行: 1)预测准确率,指模型能够正确预测未知数据类别的能力; 2)速度,指构造和使用模型时的计算效率; 3) 鲁棒性,指在数据带有噪声或有数据遗失的情况下,模型仍能进行正确预测的能力; 4) 可扩展性, 指对处理大量数据并构造相应有效模型的能力; 5) 易理解性, 指所获模型提供的可理解程度。 2 常用的分类算法 文本分类的过程： （1） 选择训练文本。好的训练文本对分类器的最终结果起到至关重要的作用。 （2） 选择文本特征。 对训练样本和测试样本进行数据预处理，包括分词、去停用词、 消除噪音等。目前的文本分类研究，主要选取一些具有代表性的词、词组、短语来表示文本。 （3） 建立文本表示模型。 为了便于计算机理解和计算相关的文本属性，需要对文本 进行表示，其中向量空间模型(Vector Space Model VSM)运用最为广泛。 （4） 选择分类方法。 文本分类的核心部分，不同的分类方法原理不同需要处理的数 据也不同。经典分类算法有朴素贝叶斯(Naive Bayes NB)、K-近邻(K-Nearest Neighbor KNN)、决策树(Decision Tree DTree)、算数平均质心(Arithmetical Average Centroid AAC)、支持向量机(Support Vector Machine SVM)。 （5） 分类结果的评估。 目前主流的评估标准准确率、召回率和F1值。 选择文本特征 我们需要将文档转换为计算机可以衡量、运算的形式。现在运用最广泛的形式：将文档映射入向量空间。具体流程如图1。 这样就将一篇文章映射成了为了向量空间中的一个向量。在把文章都映射完成后，我们可以根据自己不同的需求，在向量空间中进行运算。比如计算两篇文章的相似度：我们把向量的起点都映射到原点，则我们可以比较向量的长度、向量的夹角、向量两个终点的距离等等；我们还可以宏观的观察大量的向量在向量空间中的分布情况，对大量聚集在一起的向量抽取它们的共性：计算他们的中心、他们整体的方向等。其实数学模型很好，只不过限于计算机的存储、运算水平，向量空间的维度过高、文档数量过大、计算复杂度过高会使得模型的计算机实现变得困难，我们不得不进行简化：向量空间维度降低、较低复杂度的计算分析方法等等。而根据简化的合理程度，影响我们得到的结果质量。 大数据降维的经典方法 近来由于数据记录和属性规模的急剧增长，大数据处理平台和并行数据分析算法也随之出现。 近来由于数据记录和属性规模的急剧增长，大数据处理平台和并行数据分析算法也随之出现。于此同时，这也推动了数据降维处理的应用。实际上，数据量有时过犹不及。有时在数据分析应用中大量的数据反而会产生更坏的性能。 最新的一个例子是采用2009 KDD Challenge 大数据集来预测客户流失量。该数据集维度达到15000 维。大多数数据挖掘算法都直接对数据逐列处理，在数据数目一大时，导致算法越来越慢。该项目的最重要的就是在减少数据列数的同时保证丢失的数据信息尽可能少。 以该项目为例，我们开始来探讨在当前数据分析领域中最为数据分析人员称道和接受的数据降维方法。 缺失值比率(Missing Values Ratio) 该方法的是基于包含太多缺失值的数据列包含有用信息的可能性较少。因此，可以将数据列缺失值大于某个阈值的列去掉。阈值越高，降维方法更为积极，即降维越少。该方法示意图如下： 低方差滤波(Low Variance Filter) 与上个方法相似，该方法假设数据列变化非常小的列包含的信息量少。因此，所有的数据列方差小的列被移除。需要注意的一点是：方差与数据范围相关的，因此在采用该方法前需要对数据做归一化处理。算法示意图如下： 高相关滤波(High Correlation Filter) 高相关滤波认为当两列数据变化趋势相似时，它们包含的信息也显示。这样，使 用相似列中的一列就可以满足机器学习模型。对于数值列之间的相似性通过计算相关系数来表示，对于名词类列的相关系数可以通过计算皮尔逊卡方值来表示。相关系数大于某个阈值的两列只保留一列。同样要注意的是：相关系数对范围敏感，所以在计算之前也需要对数据进行归一化处理。算法示意图如下： 随机森林/组合树(Random Forests) 组合决策树通常又被成为随机森林，它在进行特征选择与构建有效的分类器时非常有用。一种常用的降维方法是对目标属性产生许多巨大的树，然后根据对每个属性的统计结果找到信息量最大的特征子集。例如，我们能够对一个非常巨大的数据集生成非常层次非常浅的树，每颗树只训练一小部分属性。如果一个属性经常成为最佳分裂属性，那么它很有可能是需要保留的信息特征。对随机森林数据属性的统计评分会向我们揭示与其它属性相比，哪个属性才是预测能力最好的属性。算法示意图如下： 主成分分析(PCA) 主成分分析是一个统计过程，该过程通过正交变换将原始的n 维数据集变换到一个新的被称做主成分的数据集中。变换后的结果中，第一个主成分具有最大的方差值，每个后续的成分在与前述主成分正交条件限制下与具有最大方差。降维时仅保存前m(m < n) 个主成分即可保持最大的数据信息量。需要注意的是主成分变换对正交向量的尺度敏感。数据在变换前需要进行归一化处理。同样也需要注意的是，新的主成分并不是由实际系统产生的，因此在进行PCA 变换后会丧失数据的解释性。如果说，数据的解释能力对你的分析来说很重要，那么PCA 对你来说可能就不适用了。算法示意图如下： 反向特征消除(Backward Feature Elimination) 文本分类的过程： （1） 选择训练文本。好的训练文本对分类器的最终结果起到至关重要的作用。 （2） 选择文本特征。 对训练样本和测试样本进行数据预处理，包括分词、去停用词、 消除噪音等。目前的文本分类研究，主要选取一些具有代表性的词、词组、短语来表示文本。 （3） 建立文本表示模型。 为了便于计算机理解和计算相关的文本属性，需要对文本 进行表示，其中向量空间模型(Vector Space Model VSM)运用最为广泛。 （4） 选择分类方法。 文本分类的核心部分，不同的分类方法原理不同需要处理的数 据也不同。经典分类算法有朴素贝叶斯(Naive Bayes NB)、K-近邻(K-Nearest Neighbor KNN)、决策树(Decision Tree DTree)、算数平均质心(Arithmetical Average Centroid AAC)、支持向量机(Support Vector Machine SVM)。 （5） 分类结果的评估。 目前主流的评估标准准确率、召回率和F1值。 选择文本特征 我们需要将文档转换为计算机可以衡量、运算的形式。现在运用最广泛的形式：将文档映射入向量空间。具体流程如图1。 这样就将一篇文章映射成了为了向量空间中的一个向量。在把文章都映射完成后，我们可以根据自己不同的需求，在向量空间中进行运算。比如计算两篇文章的相似度：我们把向量的起点都映射到原点，则我们可以比较向量的长度、向量的夹角、向量两个终点的距离等等；我们还可以宏观的观察大量的向量在向量空间中的分布情况，对大量聚集在一起的向量抽取它们的共性：计算他们的中心、他们整体的方向等。其实数学模型很好，只不过限于计算机的存储、运算水平，向量空间的维度过高、文档数量过大、计算复杂度过高会使得模型的计算机实现变得困难，我们不得不进行简化：向量空间维度降低、较低复杂度的计算分析方法等等。而根据简化的合理程度，影响我们得到的结果质量。 招商方案 1、业态分类- 正餐、简餐、快餐、休闲、外卖 2、菜系分类- 中菜、西餐、东南亚、快餐、混合型、创意中华、素菜 3、档次分类- 人均消费、经营历史、营业方案 4、客群分类- 消费模式、性别、年龄、国籍 5、特性分类- 体验性、主题性、附加功能性、会员制 6、业态分类- 正餐、简餐、快餐、休闲、外卖 7、菜系分类- 中菜、西餐、东南亚、快餐、混合型、创意中华、素菜 8、档次分类- 人均消费、经营历史、营业方案 客群分类- 消费模式、性别、年龄、国籍 特性分类- 体验性、主题性、附加功能性、会员制 2、服务于招商的餐饮分类 从招商角度来看，餐饮的业态分类及投资主体是必须首要考虑的两个方面。不同的餐饮业态对于商业的作用及价值不同，是招商前期的品牌落位、招商中期的落位调整的重点参考依据；而投资主体的性质差别又决定了招商所应采取的策略及手段的不同，对餐饮的成功招商具有关键性指导作用。 以下即从“餐饮业态”及“投资主体”两个方面分别进行分类归纳，总结其特征、归纳其需求，从而研究其落位原则及成交规律。 餐饮按业态细分及在商业中的作用 餐饮业态细分作用 正餐目的性强，吸引区域内、甚至区域外餐饮消费人群 简餐延长逗留时间和带动人流 快餐聚集、带动人流，业态互动 休闲饮品增加户外商业气氛，延长逗留时间，目的性约会场所 外卖活跃人流、提升租金收益 各类餐饮业态特征 承 业态细分业态特征 位置 需求 面积 （M2） 硬件 需求 人流 带动 装修 周期 营业 时间 租 能 力 抽成 比例 中式 正餐只提供午餐C 类 600 以 上 风火 水电 >3 个月 AM11-PM10低8- 10% 西式正餐和晚餐 C 类200- 400 风火 水电 3个 月 较 AM11-PM10 低 12% 中式简餐西式简餐随时提供餐 时及非餐时 服务 B 类300- 600 B 类300- 500 风火 水电 风、 水电 3个 月 3 个 月 AM8-PM10 AM8-PM10 一 般 较 高 12- 15% 12- 15% 机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。降维的本质是学习一个映射函数 f : x->y，其中x是原始数据点的表达，目前最多使用向量表达形式。y是数据点映射后的低维向量表达，通常y的维度小于x的维度（当然提高维度也是可以的）。f可能是显式的或隐式的、线性的或非线性的。 目前大部分降维算法处理向量表达的数据，也有一些降维算法处理高阶张量表达的数据。之所以使用降维后的数据表示是因为在原始的高维空间中，包含有冗余信息以及噪音信息，在实际应用例如图像识别中造成了误差，降低了准确率；而通过降维,我们希望减少冗余信息所造成的误差,提高识别（或其他应用）的精度。又或者希望通过降维算法来寻找数据内部的本质结构特征。 在很多算法中，降维算法成为了数据预处理的一部分，如PCA。事实上，有一些算法如果没有降维预处理，其实是很难得到很好的效果的。 主成分分析算法（PCA） Principal Component Analysis(PCA)是最常用的线性降维方法，它的目标是通过某种线性投影，将高维的数据映射到低维的空间中表示，并期望在所投影的维度上数据的方差最大，以此使用较少的数据维度，同时保留住较多的原数据点的特性。 通俗的理解，如果把所有的点都映射到一起，那么几乎所有的信息（如点和点之间的距离关系）都丢失了，而如果映射后方差尽可能的大，那么数据点则会分散开来，以此来保留更多的信息。可以证明，PCA是丢失原始数据信息最少的一种线性降维方式。（实际上就是最接近原始数据，但是PCA并不试图去探索数据内在结构） 设n维向量w为目标子空间的一个坐标轴方向（称为映射向量），最大化数据映射后的方差，有： 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常见蔬菜种类三种蔬菜分类方法
文本分类方法研究
降维方法
监管分类中常用的具体分类方法
常见的特征选择或特征降维方法
文本分类的常见方法
人工智能的文本分类方法简述
文本分类的常见方法
大数据降维的经典方法
文本分类的常见方法
餐饮地常见分类方式
四大机器学习降维算法：PCA、LDA、LLE、Laplacian Eigenmaps
文本分类中的特征提取和分类算法综述