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基于TF-IDF的KNN新闻标题文本分类（使用sklearn实现）

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简介：
本研究采用TF-IDF算法结合K-近邻模型对新闻标题进行文本分类，并利用Python中的sklearn库实现了该方法。 使用sklearn实现基于TF-IDF的KNN新闻标题文本分类。通过TF-IDF算法进行文本特征提取，并利用KNN算法完成文本分类任务，能够达到90%的准确率。

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  • 基于TF-IDF的KNN新闻标题文本分类（使用sklearn实现）
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    本研究采用TF-IDF算法结合K-近邻模型对新闻标题进行文本分类，并利用Python中的sklearn库实现了该方法。 使用sklearn实现基于TF-IDF的KNN新闻标题文本分类。通过TF-IDF算法进行文本特征提取，并利用KNN算法完成文本分类任务，能够达到90%的准确率。
     
  • TF-IDF文本分类
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    TF-IDF文本分类是一种利用词频-逆文档频率统计方法进行文本归类的技术，在信息检索和数据挖掘中广泛应用于自动化的文档分类与主题提取。 TF-IDF文本分类项目的目标是计算术语频率-反文档频率（TFIDF）值，并对SMS数据集以及电影评论数据集进行文本分类。生成的模型可以预测新输入文本在第一个数据集中属于“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”，而在第二个数据集中，能够判断该评论为正面还是负面评价。 项目使用了Sci-kit learning中的特征提取库，特别是TF-IDF矢量化程序来处理和分析这些数据集。其中，“火腿或垃圾短信”的数据集包含5,572条文本消息，并且每一条信息都被标记为“垃圾邮件”或者“非垃圾邮件”。另外两个数据集合——电影评论与亚马逊商品评价分别包括了2000及10,000条评论，所有这些评论都已经被标注为了积极或消极的反馈。 进行文本特征提取时，首先需要将原始文本转换成向量形式。这一步骤通过执行“计数矢量化”来实现，该过程会统计每一种单词出现的次数，并以此为基础计算TF-IDF值。
     
  • 使用 TF-IDF 进行文本分类（txtClassify.py）
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    本项目通过Python脚本txtClassify.py实现基于TF-IDF算法的文本分类功能，有效提取文档关键特征，适用于多种自然语言处理任务。 使用了中文文本数据集，并通过jieba库进行分词处理。`data_preprocess()`函数用于读取并预处理数据，包括去除数字、标点符号以及停用词等操作。`calculate_tfidf()`函数计算文档的TF-IDF特征值。 `text_classification_1()`和`text_classification_2()`两个函数分别负责训练分类器并对模型进行评估，前者使用了K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）以及多层感知器等不同类型的分类算法，并借助sklearn库中的相关方法实现；后者则采用sklearn的TfidfVectorizer来提取TF-IDF特征。`tfidf_train()`函数用于训练TF-IDF特征提取模型，然后将其保存至磁盘中以备后续使用。而`tfidf_test()`函数负责从磁盘加载先前保存好的TF-IDF特征提取器，并利用其处理测试数据集。 此外，还有个名为`svm_grid()`的辅助函数通过网格搜索方法来寻找最优的支持向量机模型参数设置。 主程序部分依次调用上述各功能模块完成文本分类任务，并输出各类评估指标（准确率、精确度、召回率和F1值）的平均结果。
     
  • 基于TF-IDF的Naive Bayes文本分类器
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    本研究提出了一种利用TF-IDF改进词汇权重，并结合朴素贝叶斯算法进行文本分类的方法，有效提升了分类准确率。 我设计的基于文本的朴素贝叶斯分类器使用了TF/IDF平滑技术，并用C++实现。我的设计方案如下：首先为每个类别实例化4个映射，用于跟踪训练文件中的单词及其计数；另外还创建了4个映射来记录给定类别的每个词的概率。 通过读取训练数据（training.txt），我使用getline函数逐行处理文本，并对每一行的词汇进行解析。如果某个术语尚未出现在映射中，就会将其添加进去，反之则增加其计数。此外还有一个计算总字数的功能用于确定每种类别下的单词总数。 我还设计了一个computeProbability()函数来根据特定算法计算概率并存储至相应的概率图里；同时有一个分类（queue q）功能接受一个队列，并处理其中的每个词。该队列会将测试文件中某一行的所有词汇储存起来，然后计算出这一行在每种类别下的可能性值，最终选择最大值作为结果返回。
     
  • 利用SKLearn实现KNN分类
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    本简介介绍如何使用Python的机器学习库Scikit-learn（简称SKLearn）来实现K近邻(KNN)算法进行分类任务。通过实例代码，详细解释了模型训练、预测及性能评估的过程。 使用基于Python库的SKLearn中的KNN分类方法，从用户生成的数据包中提取有用的部分，并进行KNN分类处理以检测分类准确性。
     
  • 使用Python和sklearn实现KNN分类算法
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    本教程介绍如何利用Python编程语言及sklearn库来构建与应用经典的K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)分类模型。 KNN（K-Nearest Neighbors）分类算法是一种简单的分类方法，易于理解和实现。其实现步骤如下：选取与待分类样本距离最近的k个训练集中的样本点，在这k个样本中选择数量最多的类别作为该待分类数据所属的类别。需要注意的是，使用此算法时需要保存整个训练集的数据以进行后续的距离计算和分类判定；同时k值的选择也很重要，通常建议选取小于30的整数。距离计算一般采用欧氏距离。 以下是通过sklearn对鸢尾花（Iris）数据集应用KNN算法的一个简单示例代码： ```python from sklearn import datasets # 导入iris数据集 iris = datasets.load_iris() data = iris.data[:, :2] # 只取前两列特征进行可视化和测试，以便于理解。 ``` 以上是基于原始描述的重写内容。
     
  • 使用Python和sklearn实现KNN分类算法
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    本教程详细介绍了如何运用Python编程语言及sklearn库来构建并应用经典的K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)分类算法，适用于机器学习初学者。 本段落详细介绍了如何使用Python的sklearn库实现KNN分类算法，并提供了详尽的示例代码供读者参考。对于对此主题感兴趣的朋友们来说，这些内容具有较高的参考价值。
     
  • 使用BERT和基于类别的TF-IDF构建可解释主题-Python实现
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    本项目采用Python语言，结合BERT模型与类别化的TF-IDF方法，旨在创建一个既具深度学习优势又易于理解的主题建模系统。通过此技术融合，我们能够更精确地捕捉文本数据中的主题信息，并提供清晰的解释路径，使得非专业人员也能洞察复杂的数据模式。 BERTopic是一种主题建模技术，它利用BERT嵌入和c-TF-IDF创建密集的群集，从而使主题易于理解，并在主题描述中保留重要的单词。关于项目算法的部分可以在目录2.1至3.3找到：句子转换器（2.1）、UMAP + HDBSCAN（2.2）以及c-TF-IDF入门（包括安装、基本用法和概述部分的介绍），并且还可以参考Google合作实验室的相关内容。 返回目录。
     
  • 基于TF-IDF的文本检索
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    基于TF-IDF的文本检索是一种利用词频-逆文档频率算法来评估关键词在文档中的重要性，并据此进行信息检索的技术。 TF-IDF是一种在文本检索中常用的统计方法，能够有效地进行快速文本检索。代码中的相关功能有详细的注释。