本研究采用支持向量机技术进行中文邮件自动分类，旨在提高分类准确率和效率，为用户提供更好的信息管理体验。
基于SVM的中文邮件分类
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种在机器学习领域广泛应用的监督学习算法，在文本分类、情感分析和图像识别等方面表现出色。在这个“基于SVM的中文邮件分类”项目中，我们将深入探讨如何利用SVM来对中文邮件进行有效分类。
一、SVM基础理论
支持向量机的核心思想是找到一个最优超平面，该超平面能够将不同类别的样本点分隔开来，并且最大化两类样本之间的间隔。在二维空间中，这可以理解为找到一条直线或曲线，使得各类样本点分别位于直线两侧，且距离直线最远。在高维空间中，这个超平面则可能是一个超平面或高维的决策边界。
二、中文邮件预处理
在对中文邮件进行分类之前，需要对其进行预处理：
1. **分词**：使用如jieba等分词工具将连续汉字序列切分成具有语义意义的词汇。
2. **去除停用词**：移除诸如“的”、“是”这类常见但对分类影响不大的词语。
3. **词干提取和词形还原**：减少词汇变形的影响，如将“跑”、“跑步”、“跑了”都还原为词根“跑”。
4. **构建词袋模型（Bag-of-Words, BoW）**：将处理后的词汇转换成频率矩阵以表示邮件的特征。
5. **TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）**: 进一步量化每个词汇的重要性，降低常见词语权重并提高稀有词汇权重。
三、SVM模型训练与优化
1. **选择核函数**：支持向量机性能很大程度上取决于所选的核函数。常见的包括线性核和高斯核（RBF）。对于非线性可分的问题，通常使用RBF。
2. **参数调优**: 包括C（惩罚参数）和γ的选择，可以通过网格搜索或随机搜索等方法进行优化。
3. **训练与验证**：使用训练集训练SVM模型，并在验证集上评估其性能如准确率、召回率、F1分数等。
4. **过拟合与欠拟合**: 观察模型在训练数据和验证数据上的表现，避免过度拟合或不足拟合。
四、测试与部署
1. **测试集评估**：使用独立的测试集来检验模型泛化能力以确保其能有效处理未见过的数据。
2. **模型部署**：将训练好的SVM模型集成到实际应用中，对新邮件进行实时分类。
5星
