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基於樸素貝葉斯的文本分類演算法

發布時間:2022-08-23 05:39:01

㈠ 貝葉斯分類演算法的分類

(1) 樸素貝葉斯演算法
設每個數據樣本用一個n維特徵向量來描述n個屬性的值,即:X={x1,x2,…,xn},假定有m個類,分別用C1, C2,…,Cm表示。給定一個未知的數據樣本X(即沒有類標號),若樸素貝葉斯分類法將未知的樣本X分配給類Ci,則一定是
P(Ci|X)>P(Cj|X) 1≤j≤m,j≠i
根據貝葉斯定理
由於P(X)對於所有類為常數,最大化後驗概率P(Ci|X)可轉化為最大化先驗概率P(X|Ci)P(Ci)。如果訓練數據集有許多屬性和元組,計算P(X|Ci)的開銷可能非常大,為此,通常假設各屬性的取值互相獨立,這樣
先驗概率P(x1|Ci),P(x2|Ci),…,P(xn|Ci)可以從訓練數據集求得。
根據此方法,對一個未知類別的樣本X,可以先分別計算出X屬於每一個類別Ci的概率P(X|Ci)P(Ci),然後選擇其中概率最大的類別作為其類別。
樸素貝葉斯演算法成立的前提是各屬性之間互相獨立。當數據集滿足這種獨立性假設時,分類的准確度較高,否則可能較低。另外,該演算法沒有分類規則輸出。
(2) TAN演算法(樹增強型樸素貝葉斯演算法)
TAN演算法通過發現屬性對之間的依賴關系來降低NB中任意屬性之間獨立的假設。它是在NB網路結構的基礎上增加屬性對之間的關聯(邊)來實現的。
實現方法是:用結點表示屬性,用有向邊表示屬性之間的依賴關系,把類別屬性作為根結點,其餘所有屬性都作為它的子節點。通常,用虛線代表NB所需的邊,用實線代表新增的邊。屬性Ai與Aj之間的邊意味著屬性Ai對類別變數C的影響還取決於屬性Aj的取值。
這些增加的邊需滿足下列條件:類別變數沒有雙親結點,每個屬性有一個類別變數雙親結點和最多另外一個屬性作為其雙親結點。
找到這組關聯邊之後,就可以計算一組隨機變數的聯合概率分布如下:
其中ΠAi代表的是Ai的雙親結點。由於在TAN演算法中考慮了n個屬性中(n-1)個兩兩屬性之間的關聯性,該演算法對屬性之間獨立性的假設有了一定程度的降低,但是屬性之間可能存
在更多其它的關聯性仍沒有考慮,因此其適用范圍仍然受到限制。

㈡ 樸素貝葉斯分類原理

貝葉斯分類演算法是統計學的一種分類方法,它是一類利用概率統計知識進行分類的演算法。在許多場合,樸素貝葉斯(Naïve Bayes,NB)分類演算法可以與決策樹和神經網路分類演算法相媲美,該演算法能運用到大型資料庫中,而且方法簡單、分類准確率高、速度快。

由於貝葉斯定理假設一個屬性值對給定類的影響獨立於其它屬性的值,而此假設在實際情況中經常是不成立的,因此其分類准確率可能會下降。

㈢ 幫忙翻譯部分簡歷(200分懸賞+50分追加)

項目經驗

吉林省衛生保健中心項目名稱: 信息管理與預警決策系統
項目描述:
該項目是發展科技項目在吉林省的重點項目。與項目用來檢測當前的醫療保險管理系統中的數據的風險,為用戶提供決策支持。該項目是使用的 Java 語言、 JSP 技術、 B/S 體系結構、 Struts2 框架和休眠的框架,以開發和終於實現某些功能模塊,包括醫療保險卡、 葯房銷售異常檢測、 葯物的異常檢測異常檢測決定償還和分配的資金支持。
責任:
生成的 Struts2 框架和休眠的項目的框架、 實現主頁面的設計、 完成葯房銷售,異常檢測的功能模塊和參與的設計和實現演算法的異常檢測的償還的醫療保險卡和決策支持的功能模塊和資金的分配。

項目名稱: 一個基於樸素貝葉斯演算法的文本分類器
項目描述:
這是一個取得了時我正在學習機器學習與數據挖掘的中文文本分類系統。系統分為兩個部分,第一部分是電子郵件分類,第二部分是文章分類。電子郵件分類的一部分,在經過培訓後,系統可以過濾垃圾郵件。文章分類的一部分,系統就能將文章張貼訓練後分配給每個相關的類的集合中。
責任:
使用 python 實現簡單的履帶式爬上網站上的文章。實現的樸素貝葉斯演算法的電子郵件分類的一部分。漢語自動分詞的零件設計系統和實現有關源代碼的框架構建貝葉斯模型和文本分類。

在 Linux 中的項目名稱: 網路硬碟
項目描述:
該系統是我的畢業設計和 Linux 操作系統下開發的系統。使用 B/S 體系結構,達到 163 網路磁碟類似功能。系統實現的功能包括用戶注冊和登錄,文件上傳、 下載、 刪除、 重命名、 創建文件夾、 文件包下載,文件共享等。系統是易於使用,並具有良好的可移植性。
責任:
完成系統,設計開發的功能模塊,並執行所有的源代碼。

㈣ 文本分類的方法

文本分類問題與其它分類問題沒有本質上的區別,其方法可以歸結為根據待分類數據的某些特徵來進行匹配,當然完全的匹配是不太可能的,因此必須(根據某種評價標准)選擇最優的匹配結果,從而完成分類。 後來人們意識到,究竟依據什麼特徵來判斷文本應當隸屬的類別這個問題,就連人類自己都不太回答得清楚,有太多所謂「只可意會,不能言傳」的東西在裡面。人類的判斷大多依據經驗以及直覺,因此自然而然的會有人想到何讓機器像人類一樣自己來通過對大量同類文檔的觀察來自己總結經驗,作為今後分類的依據。這便是統計學習方法的基本思想。
統計學習方法需要一批由人工進行了准確分類的文檔作為學習的材料(稱為訓練集,注意由人分類一批文檔比從這些文檔中總結出准確的規則成本要低得多),計算機從這些文檔中挖掘出一些能夠有效分類的規則,這個過程被形象的稱為訓練,而總結出的規則集合常常被稱為分類器。訓練完成之後,需要對計算機從來沒有見過的文檔進行分類時,便使用這些分類器來進行。這些訓練集包括sogou文本分類分類測試數據、中文文本分類分類語料庫,包含Arts、Literature等類別的語料文本、可用於聚類的英文文本數據集、網易分類文本分類文本數據、tc-corpus-train(語料庫訓練集,適用於文本分類分類中的訓練)、2002年中文網頁分類訓練集CCT2002-v1.1等。
現如今,統計學習方法已經成為了文本分類領域絕對的主流。主要的原因在於其中的很多技術擁有堅實的理論基礎(相比之下,知識工程方法中專家的主觀因素居多),存在明確的評價標准,以及實際表現良好。統計分類演算法
將樣本數據成功轉化為向量表示之後,計算機才算開始真正意義上的「學習」過程。常用的分類演算法為:
決策樹,Rocchio,樸素貝葉斯,神經網路,支持向量機,線性最小平方擬合,kNN,遺傳演算法,最大熵,Generalized Instance Set等。在這里只挑幾個最具代表性的演算法侃一侃。
Rocchio演算法
Rocchio演算法應該算是人們思考文本分類問題時最先能想到,也最符合直覺的解決方法。基本的思路是把一個類別里的樣本文檔各項取個平均值(例如把所有 「體育」類文檔中詞彙「籃球」出現的次數取個平均值,再把「裁判」取個平均值,依次做下去),可以得到一個新的向量,形象的稱之為「質心」,質心就成了這 個類別最具代表性的向量表示。再有新文檔需要判斷的時候,比較新文檔和質心有多麼相像(八股點說,判斷他們之間的距離)就可以確定新文檔屬不屬於這個類。 稍微改進一點的Rocchio演算法不僅考慮屬於這個類別的文檔(稱為正樣本),也考慮不屬於這個類別的文檔數據(稱為負樣本),計算出來的質心盡量靠近正樣本同時盡量遠離負樣本。Rocchio演算法做了兩個很致命的假設,使得它的性能出奇的差。一是它認為一個類別的文檔僅僅聚集在一個質心的周圍,實際情況往往不是如此(這樣的數據稱為線性不可分的);二是它假設訓練數據是絕對正確的,因為它沒有任何定量衡量樣本是否含有雜訊的機制,因而也就對錯誤數據毫無抵抗力。
不過Rocchio產生的分類器很直觀,很容易被人類理解,演算法也簡單,還是有一定的利用價值的,常常被用來做科研中比較不同演算法優劣的基線系統(Base Line)。
樸素貝葉斯演算法
貝葉斯演算法關注的是文檔屬於某類別概率。文檔屬於某個類別的概率等於文檔中每個詞屬於該類別的概率的綜合表達式。而每個詞屬於該類別的概率又在一定程度上 可以用這個詞在該類別訓練文檔中出現的次數(詞頻信息)來粗略估計,因而使得整個計算過程成為可行的。使用樸素貝葉斯演算法時,在訓練階段的主要任務就是估計這些值。
樸素貝葉斯演算法的公式並不是只有一個。
首先對於每一個樣本中的元素要計算先驗概率。其次要計算一個樣本對於每個分類的概率,概率最大的分類將被採納。所以
其中P(d| Ci)=P(w1|Ci) P(w2|Ci) …P(wi|Ci) P(w1|Ci) …P(wm|Ci) (式1)
P(w|C)=元素w在分類為C的樣本中出現次數/數據整理後的樣本中元素的總數(式2)
這其中就蘊含著樸素貝葉斯演算法最大的兩個缺陷。
首先,P(d| Ci)之所以能展開成(式1)的連乘積形式,就是假設一篇文章中的各個詞之間是彼此獨立的,其中一個詞的出現絲毫不受另一個詞的影響(回憶一下概率論中變 量彼此獨立的概念就可以知道),但這顯然不對,即使不是語言學專家的我們也知道,詞語之間有明顯的所謂「共現」關系,在不同主題的文章中,可能共現的次數 或頻率有變化,但彼此間絕對談不上獨立。
其二,使用某個詞在某個類別訓練文檔中出現的次數來估計P(wi|Ci)時,只在訓練樣本數量非常多的情況下才比較准確(考慮扔硬幣的問題,得通過大量觀 察才能基本得出正反面出現的概率都是二分之一的結論,觀察次數太少時很可能得到錯誤的答案),而需要大量樣本的要求不僅給前期人工分類的工作帶來更高要求 (從而成本上升),在後期由計算機處理的時候也對存儲和計算資源提出了更高的要求。
但是稍有常識的技術人員都會了解,數據挖掘中佔用大量時間的部分是數據整理。在數據整理階段,可以根據詞彙的情況生成字典,刪除冗餘沒有意義的詞彙,對於單字和重要的片語分開計算等等。
這樣可以避免樸素貝葉斯演算法的一些問題。其實真正的問題還是存在於演算法對於信息熵的計算方式。
樸素貝葉斯演算法在很多情況下,通過專業人員的優化,可以取得極為良好的識別效果。最為人熟悉的兩家跨國軟體公司在目前仍採用樸素貝葉斯演算法作為有些軟體自然語言處理的工具演算法。
kNN演算法
最近鄰演算法(kNN):在給定新文檔後,計算新文檔特徵向量和訓練文檔集中各個文檔的向量的相似度,得到K篇與該新文 檔距離最近最相似的文檔,根據這K篇文檔所屬的類別判定新文檔所屬的類別(注意這也意味著kNN演算法根本沒有真正意義上的「訓練」階段)。這種判斷方法很 好的克服了Rocchio演算法中無法處理線性不可分問題的缺陷,也很適用於分類標准隨時會產生變化的需求(只要刪除舊訓練文檔,添加新訓練文檔,就改變了 分類的准則)。
kNN唯一的也可以說最致命的缺點就是判斷一篇新文檔的類別時,需要把它與現存的所有訓練文檔全都比較一遍,這個計算代價並不是每個系統都能夠承受的(比 如我將要構建的一個文本分類系統,上萬個類,每個類即便只有20個訓練樣本,為了判斷一個新文檔的類別,也要做20萬次的向量比較!)。一些基於kNN的 改良方法比如Generalized Instance Set就在試圖解決這個問題。
kNN也有另一個缺點,當樣本不平衡時,如一個類的樣本容量很大,而其他類樣本容量很小時,有可能導致當輸入一個新樣本時,該樣本的K個鄰居中大容量類的樣本佔多數。 SVM(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik於1995年首先提出的,它在解決小樣本、非線性及高維模式識別中表現出許多特有的優勢,並能夠推廣應用到函數擬合等其他機器學習問題中。
支持向量機方法是建立在統計學習理論的VC維理論和結構風險最小原理基礎上的,根據有限的樣本信息在模型的復雜性(即對特定訓練樣本的學習精度,Accuracy)和學習能力(即無錯誤地識別任意樣本的能力)之間尋求最佳折衷,以期獲得最好的推廣能力(或稱泛化能力)。
SVM 方法有很堅實的理論基礎,SVM 訓練的本質是解決一個二次規劃問題(Quadruple Programming,指目標函數為二次函數,約束條件為線性約束的最優化問題),得到的是全局最優解,這使它有著其他統計學習技術難以比擬的優越性。 SVM分類器的文本分類效果很好,是最好的分類器之一。同時使用核函數將 原始的樣本空間向高維空間進行變換,能夠解決原始樣本線性不可分的問題。其缺點是核函數的選擇缺乏指導,難以針對具體問題選擇最佳的核函數;另外SVM 訓練速度極大地受到訓練集規模的影響,計算開銷比較大,針對SVM 的訓練速度問題,研究者提出了很多改進方法,包括Chunking 方法、Osuna演算法、SMO 演算法和交互SVM 等。SVM分類器的優點在於通用性較好,且分類精度高、分類速度快、分類速度與訓練樣本個數無關,在查准和查全率方面都略優於kNN及樸素貝葉斯方法。

㈤ 誰有樸素貝葉斯對文本分類的C++版呀,現在在做畢業設計,要用到樸素貝葉斯對文本情感的分類。前面的分詞、

都有 基於樸素貝葉斯分類器的文本分類演算法(C語言).doc ,C++的改一下就行了。

㈥ 基於weka實現文本分類 中文短文本 不同演算法的結果差異較大 樸素貝葉斯明顯優於其他 請問原因

樓主你好
對於文本分類,樸素貝葉斯或者貝葉斯信念網路 的效果是最好的 和一般的聚類分類是有區別的
樓主可以參閱 bug triage的相關文獻

㈦ 文本分類系統的流程及步驟

文本分類系統的總體功能模塊為:

1、預處理:將原始語料格式化為同一格式,便於後續的統一處理。

2、索引:將文檔分解為基本處理單元,同時降低後續處理的開銷。

3、統計:詞頻統計,項(單詞、概念)與分類的相關概率。

4、特徵抽取:從文檔中抽取出反映文檔主題的特徵。

5、分類器:分類器的訓練。

6、評價:分類器的測試結果分析。



(7)基於樸素貝葉斯的文本分類演算法擴展閱讀

文本分類已廣泛應用於網路信息過濾、信息檢索和信息推薦等多個方面。數據驅動分類器學習一直是近年來的熱點,方法很多,比如神經網路、決策樹、支持向量機、樸素貝葉斯等。相對於其他精心設計的更復雜的分類演算法,樸素貝葉斯分類演算法是學習效率和分類效果較好的分類器之一。

直觀的文本分類演算法,也是最簡單的貝葉斯分類器,具有很好的可解釋性,樸素貝葉斯演算法特點是假設所有特徵的出現相互獨立互不影響,每一特徵同等重要。

但事實上這個假設在現實世界中並不成立:首先,相鄰的兩個詞之間的必然聯系,不能獨立;其次,對一篇文章來說,其中的某一些代表詞就確定它的主題,不需要通讀整篇文章、查看所有詞。所以需要採用合適的方法進行特徵選擇,這樣樸素貝葉斯分類器才能達到更高的分類效率。

㈧ 樸素貝葉斯演算法的原理是什麼

樸素貝葉斯分類(NBC)是以貝葉斯定理為基礎並且假設特徵條件之間相互獨立的方法,以特徵詞之間獨立作為前提假設,學習從輸入到輸出的聯合概率分布,再基於學習到的模型。


樸素貝葉斯法是基於貝葉斯定理與特徵條件獨立假設的分類方法。

最為廣泛的兩種分類模型是決策樹模型(Decision Tree Model)和樸素貝葉斯模型(Naive Bayesian Model,NBM)。和決策樹模型相比,樸素貝葉斯分類器(Naive Bayes Classifier 或 NBC)發源於古典數學理論,有著堅實的數學基礎,以及穩定的分類效率。

同時,NBC模型所需估計的參數很少,對缺失數據不太敏感,演算法也比較簡單。理論上,NBC模型與其他分類方法相比具有最小的誤差率。但是實際上並非總是如此,這是因為NBC模型假設屬性之間相互獨立,這個假設在實際應用中往往是不成立的,這給NBC模型的正確分類帶來了一定影響。

樸素貝葉斯演算法(Naive Bayesian algorithm) 是應用最為廣泛的分類演算法之一。

樸素貝葉斯方法是在貝葉斯演算法的基礎上進行了相應的簡化,即假定給定目標值時屬性之間相互條件獨立。也就是說沒有哪個屬性變數對於決策結果來說佔有著較大的比重,也沒有哪個屬性變數對於決策結果佔有著較小的比重。

雖然這個簡化方式在一定程度上降低了貝葉斯分類演算法的分類效果,但是在實際的應用場景中,極大地簡化了貝葉斯方法的復雜性。



㈨ 哪位大神能大致描述一下,樸素貝葉斯實現自動文本分類,明天復試擔心導師會問

該文主要探討如何通過樸素貝葉斯演算法對中文論壇中的文本信息進行 自動分類,文中首先介紹了樸素貝葉斯演算法的基本原理,並分析了該演算法在文本分類中存在的不足之處
然後針對中文論壇的文本信息進行研究,結合中文論壇文本 的特點對樸素貝葉斯演算法提出了兩點修正,給出了修正後的分類演算法公式
最後介紹了如何藉助Lucene開源框架、Berke?leyDB資料庫及 IKAnalyzer分詞器等工具
對修正樸素貝葉斯演算法進行技術實現。

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