文本自动分类算法汇总

Ⅰ 如何在excel中进行分类汇总的方法

在做分类汇总前，需要先对数据进行排序，否则无法进行分类汇总，如下数据：我们要对物料编码进行分类汇总，则可以先对此列进行排序。
选中D列数据，在插入-排序和筛选命令下选择升序或降序进行数据排序，在”排序提醒“对话框中确保选择了：“扩展选定区域”，这样同行的数据排序仍在同一行。
点击数据区域中的任一单元格，在“数据”选项卡的“分级显示”组中单击“分类汇总，此时弹出分类汇总对话框，且系统自动选中所有的数据。
在“分类汇总”对话框中，分类字段表示要进行分类汇总的字段，汇总方式中可选以计数、求和、平均值等汇总方式，选定汇总项：表示要根据实际进行汇总的数据。此处实际选择的字段如下图所示。之后选择确定即可。

Ⅱ 文本分类和聚类有什么区别

文本分类和聚类有什么区别
简单点说：分类是将一篇文章或文本自动识别出来，按照已经定义好的类别进行匹配，确定。聚类就是将一组的文章或文本信息进行相似性的比较，将比较相似的文章或文本信息归为同一组的技术。分类和聚类都是将相似对象归类的过程。区别是，分类是事先定义好类别，类别数不变。分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到，属于有指导学习范畴。聚类则没有事先预定的类别，类别数不确定。聚类不需要人工标注和预先训练分类器，类别在聚类过程中自动生成。分类适合类别或分类体系已经确定的场合，比如按照国图分类法分类图书；聚类则适合不存在分类体系、类别数不确定的场合，一般作为某些应用的前端，比如多文档文摘、搜索引擎结果后聚类(元搜索)等。
分类(classification )是找出描述并区分数据类或概念的模型(或函数)，以便能够使用模型预测类标记未知的对象类。分类技术在数据挖掘中是一项重要任务,目前商业上应用最多。分类的目的是学会一个分类函数或分类模型(也常常称作分类器),该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个类中。
要构造分类器，需要有一个训练样本数据集作为输入。训练集由一组数据库记录或元组构成，每个元组是一个由有关字段(又称属性或特征)值组成的特征向量，此外，训练样本还有一个类别标记。一个具体样本的形式可表示为：(v1,v2,...,vn; c)；其中vi表示字段值，c表示类别。分类器的构造方法有统计方法、机器学习方法、神经网络方法等等。
不同的分类器有不同的特点。有三种分类器评价或比较尺度：1)预测准确度；2)计算复杂度；3)模型描述的简洁度。预测准确度是用得最多的一种比较尺度，特别是对于预测型分类任务。计算复杂度依赖于具体的实现细节和硬件环境，在数据挖掘中，由于操作对象是巨量的数据，因此空间和时间的复杂度问题将是非常重要的一个环节。对于描述型的分类任务，模型描述越简洁越受欢迎。
另外要注意的是，分类的效果一般和数据的特点有关，有的数据噪声大，有的有空缺值，有的分布稀疏，有的字段或属性间相关性强，有的属性是离散的而有的是连续值或混合式的。目前普遍认为不存在某种方法能适合于各种特点的数据
聚类(clustering)是指根据“物以类聚”原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组，这样的一组数据对象的集合叫做簇，并且对每一个这样的簇进行描述的过程。它的目的是使得属于同一个簇的样本之间应该彼此相似，而不同簇的样本应该足够不相似。与分类规则不同，进行聚类前并不知道将要划分成几个组和什么样的组，也不知道根据哪些空间区分规则来定义组。其目的旨在发现空间实体的属性间的函数关系，挖掘的知识用以属性名为变量的数学方程来表示。聚类技术正在蓬勃发展，涉及范围包括数据挖掘、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学以及市场营销等领域，聚类分析已经成为数据挖掘研究领域中一个非常活跃的研究课题。常见的聚类算法包括：K-均值聚类算法、K-中心点聚类算法、CLARANS、BIRCH、CLIQUE、DBSCAN等。关键词：文本分类 文本聚类 数据挖掘 机器学习

Ⅲ 哪位大神能大致描述一下，朴素贝叶斯实现自动文本分类，明天复试担心导师会问

该文主要探讨如何通过朴素贝叶斯算法对中文论坛中的文本信息进行 自动分类，文中首先介绍了朴素贝叶斯算法的基本原理，并分析了该算法在文本分类中存在的不足之处
然后针对中文论坛的文本信息进行研究，结合中文论坛文本 的特点对朴素贝叶斯算法提出了两点修正，给出了修正后的分类算法公式
最后介绍了如何借助Lucene开源框架、Berke?leyDB数据库及 IKAnalyzer分词器等工具
对修正朴素贝叶斯算法进行技术实现。

Ⅳ 文本多分类最好的算法是什么svm

是同一个属性
对你这个图的数据，简单的理解是：对n行大小这么多个文本，提取13维特征（列的维数为13，同时同一列表示每个文本提取的相同属性的特征），构成特征集进行二分类（这里标号只有+1、-1所以说这么多文章分成两类）。

Ⅳ 如何对短文本（物料描述类）进行自动分类（分工）

您好，根据你的截图，你们物料编码前面四位应该是代表物料种类的吧，横杠之后的代表的是这个大类里边的具体物料的流水号。你说的物料分工是指按照大类来分对应的分工吧。你用left函数取A列的前四位，删除重复项之后把每个大类的分工的代码写进去整理好放到另外一个表格，在原表格对left取出来的数用vlookup函数进行匹配，那么对应的分工就进去了。增加了料号也可以快速的更新。

Ⅵ 达观数据怎么实现文本大数据的机器学习自动分类的

要实现文本分类（非聚类），首先需要有大量的标注数据，比如新闻、娱乐、天气等类别的文本，然后提取这些文本的特征（tfidf, 语义特征，doc2vec特征等）得到训练样本(x,y), 然后才用某种机器学习算法进行训练~ 比如svm,最大熵，训练完成之后会得到一个分类模型。当给定一个文本要进行分类的时候，首先提取出训练时需要的特征，然后输入到模型中，就可以进行分类了~

Ⅶ 文本分类的6类方法

一、中文分词：

针对中文文本分类时，很关键的一个技术就是中文分词。特征粒度为词粒度远远好于字粒度，其大部分分类算法不考虑词序信息，基于字粒度的损失了过多的n-gram信息。下面简单总结一下中文分词技术:基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法 [1]。

1，基于字符串匹配的分词方法：
过程：这是一种基于词典的中文分词，核心是首先建立统一的词典表，当需要对一个句子进行分词时，首先将句子拆分成多个部分，将每一个部分与字典一一对应，如果该词语在词典中，分词成功，否则继续拆分匹配直到成功。
核心： 字典，切分规则和匹配顺序是核心。
分析：优点是速度快，时间复杂度可以保持在O（n）,实现简单，效果尚可；但对歧义和未登录词处理效果不佳。

2，基于理解的分词方法：基于理解的分词方法是通过让计算机模拟人对句子的理解，达到识别词的效果。其基本思想就是在分词的同时进行句法、语义分析，利用句法信息和语义信息来处理歧义现象。它通常包括三个部分：分词子系统、句法语义子系统、总控部分。在总控部分的协调下，分词子系统可以获得有关词、句子等的句法和语义信息来对分词歧义进行判断，即它模拟了人对句子的理解过程。这种分词方法需要使用大量的语言知识和信息。由于汉语语言知识的笼统、复杂性，难以将各种语言信息组织成机器可直接读取的形式，因此目前基于理解的分词系统还处在试验阶段。

3，基于统计的分词方法：
过程：统计学认为分词是一个概率最大化问题，即拆分句子，基于语料库，统计相邻的字组成的词语出现的概率，相邻的词出现的次数多，就出现的概率大，按照概率值进行分词，所以一个完整的语料库很重要。
主要的统计模型有： N元文法模型（N-gram），隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model ，HMM），最大熵模型（ME），条件随机场模型（Conditional Random Fields，CRF）等。

二、文本预处理：

1，分词： 中文任务分词必不可少，一般使用jieba分词，工业界的翘楚。
2，去停用词：建立停用词字典，目前停用词字典有2000个左右，停用词主要包括一些副词、形容词及其一些连接词。通过维护一个停用词表，实际上是一个特征提取的过程，本质 上是特征选择的一部分。
3，词性标注： 在分词后判断词性（动词、名词、形容词、副词…），在使用jieba分词的时候设置参数

Ⅷ 简述在excel中排序筛选和分类总汇的区别

你好

排序
对一列或多列中的数据按文本（升序或降序）、数字（升序或降序）以及日期和时间（升序或降序）进行排序。还可以按自定义序列（如大、中和小）或格式（包括单元格颜色、字体颜色或图标集）进行排序。大多数排序操作都是针对列进行的，但是，也可以针对行进行。

筛选:筛选过的数据仅显示那些满足指定条件 （条件：所指定的限制查询或筛选的结果集中包含哪些记录的条件。）的行，并隐藏那些不希望显示的行。筛选数据之后，对于筛选过的数据的子集，不需要重新排列或移动就可以复制、查找、编辑、设置格式、制作图表和打印。
可以按多个列进行筛选。筛选器是累加的，这意味着每个追加的筛选器都基于当前筛选器，从而进一步减少了数据的子集。

对于表来说，筛选和排序条件会随工作簿一起保存，因此，每次在打开工作簿时都可以重新应用筛选和排序。但是，对于单元格区域来说，只有筛选条件才随工作簿一起保存，而排序条件则不会随之保存。如果您希望保存排序条件，以便在打开工作簿时可以定期重新应用排序，那么最好使用表。对于多列排序或者需要很长时间才能创建的排序来说，这尤其重要。

望采纳

Ⅸ 目前最好的文本分类算法

文本分类问题与其它分类问题没有本质上的区别，其方法可以归结为根据待分类数据的某些特征来进行匹配，当然完全的匹配是不太可能的，因此必须（根据某种评价标准）选择最优的匹配结果，从而完成分类。

Ⅹ 文本分类的方法

文本分类问题与其它分类问题没有本质上的区别，其方法可以归结为根据待分类数据的某些特征来进行匹配，当然完全的匹配是不太可能的，因此必须（根据某种评价标准）选择最优的匹配结果，从而完成分类。 后来人们意识到，究竟依据什么特征来判断文本应当隶属的类别这个问题，就连人类自己都不太回答得清楚，有太多所谓“只可意会，不能言传”的东西在里面。人类的判断大多依据经验以及直觉，因此自然而然的会有人想到何让机器像人类一样自己来通过对大量同类文档的观察来自己总结经验，作为今后分类的依据。这便是统计学习方法的基本思想。
统计学习方法需要一批由人工进行了准确分类的文档作为学习的材料（称为训练集，注意由人分类一批文档比从这些文档中总结出准确的规则成本要低得多），计算机从这些文档中挖掘出一些能够有效分类的规则，这个过程被形象的称为训练，而总结出的规则集合常常被称为分类器。训练完成之后，需要对计算机从来没有见过的文档进行分类时，便使用这些分类器来进行。这些训练集包括sogou文本分类分类测试数据、中文文本分类分类语料库，包含Arts、Literature等类别的语料文本、可用于聚类的英文文本数据集、网易分类文本分类文本数据、tc-corpus-train(语料库训练集，适用于文本分类分类中的训练)、2002年中文网页分类训练集CCT2002-v1.1等。
现如今，统计学习方法已经成为了文本分类领域绝对的主流。主要的原因在于其中的很多技术拥有坚实的理论基础（相比之下，知识工程方法中专家的主观因素居多），存在明确的评价标准，以及实际表现良好。统计分类算法
将样本数据成功转化为向量表示之后，计算机才算开始真正意义上的“学习”过程。常用的分类算法为：
决策树，Rocchio，朴素贝叶斯，神经网络，支持向量机，线性最小平方拟合，kNN，遗传算法，最大熵，Generalized Instance Set等。在这里只挑几个最具代表性的算法侃一侃。
Rocchio算法
Rocchio算法应该算是人们思考文本分类问题时最先能想到，也最符合直觉的解决方法。基本的思路是把一个类别里的样本文档各项取个平均值（例如把所有 “体育”类文档中词汇“篮球”出现的次数取个平均值，再把“裁判”取个平均值，依次做下去），可以得到一个新的向量，形象的称之为“质心”，质心就成了这 个类别最具代表性的向量表示。再有新文档需要判断的时候，比较新文档和质心有多么相像（八股点说，判断他们之间的距离）就可以确定新文档属不属于这个类。 稍微改进一点的Rocchio算法不仅考虑属于这个类别的文档（称为正样本），也考虑不属于这个类别的文档数据（称为负样本），计算出来的质心尽量靠近正样本同时尽量远离负样本。Rocchio算法做了两个很致命的假设，使得它的性能出奇的差。一是它认为一个类别的文档仅仅聚集在一个质心的周围，实际情况往往不是如此（这样的数据称为线性不可分的）；二是它假设训练数据是绝对正确的，因为它没有任何定量衡量样本是否含有噪声的机制，因而也就对错误数据毫无抵抗力。
不过Rocchio产生的分类器很直观，很容易被人类理解，算法也简单，还是有一定的利用价值的，常常被用来做科研中比较不同算法优劣的基线系统（Base Line）。
朴素贝叶斯算法
贝叶斯算法关注的是文档属于某类别概率。文档属于某个类别的概率等于文档中每个词属于该类别的概率的综合表达式。而每个词属于该类别的概率又在一定程度上 可以用这个词在该类别训练文档中出现的次数（词频信息）来粗略估计，因而使得整个计算过程成为可行的。使用朴素贝叶斯算法时，在训练阶段的主要任务就是估计这些值。
朴素贝叶斯算法的公式并不是只有一个。
首先对于每一个样本中的元素要计算先验概率。其次要计算一个样本对于每个分类的概率，概率最大的分类将被采纳。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在分类为C的样本中出现次数/数据整理后的样本中元素的总数(式2)
这其中就蕴含着朴素贝叶斯算法最大的两个缺陷。
首先，P(d| Ci)之所以能展开成（式1）的连乘积形式，就是假设一篇文章中的各个词之间是彼此独立的，其中一个词的出现丝毫不受另一个词的影响（回忆一下概率论中变 量彼此独立的概念就可以知道），但这显然不对，即使不是语言学专家的我们也知道，词语之间有明显的所谓“共现”关系，在不同主题的文章中，可能共现的次数 或频率有变化，但彼此间绝对谈不上独立。
其二，使用某个词在某个类别训练文档中出现的次数来估计P(wi|Ci)时，只在训练样本数量非常多的情况下才比较准确（考虑扔硬币的问题，得通过大量观 察才能基本得出正反面出现的概率都是二分之一的结论，观察次数太少时很可能得到错误的答案），而需要大量样本的要求不仅给前期人工分类的工作带来更高要求 （从而成本上升），在后期由计算机处理的时候也对存储和计算资源提出了更高的要求。
但是稍有常识的技术人员都会了解，数据挖掘中占用大量时间的部分是数据整理。在数据整理阶段，可以根据词汇的情况生成字典，删除冗余没有意义的词汇，对于单字和重要的词组分开计算等等。
这样可以避免朴素贝叶斯算法的一些问题。其实真正的问题还是存在于算法对于信息熵的计算方式。
朴素贝叶斯算法在很多情况下，通过专业人员的优化，可以取得极为良好的识别效果。最为人熟悉的两家跨国软件公司在目前仍采用朴素贝叶斯算法作为有些软件自然语言处理的工具算法。
kNN算法
最近邻算法（kNN）：在给定新文档后，计算新文档特征向量和训练文档集中各个文档的向量的相似度，得到K篇与该新文 档距离最近最相似的文档，根据这K篇文档所属的类别判定新文档所属的类别（注意这也意味着kNN算法根本没有真正意义上的“训练”阶段）。这种判断方法很 好的克服了Rocchio算法中无法处理线性不可分问题的缺陷，也很适用于分类标准随时会产生变化的需求（只要删除旧训练文档，添加新训练文档，就改变了 分类的准则）。
kNN唯一的也可以说最致命的缺点就是判断一篇新文档的类别时，需要把它与现存的所有训练文档全都比较一遍，这个计算代价并不是每个系统都能够承受的（比 如我将要构建的一个文本分类系统，上万个类，每个类即便只有20个训练样本，为了判断一个新文档的类别，也要做20万次的向量比较！）。一些基于kNN的 改良方法比如Generalized Instance Set就在试图解决这个问题。
kNN也有另一个缺点，当样本不平衡时，如一个类的样本容量很大，而其他类样本容量很小时，有可能导致当输入一个新样本时，该样本的K个邻居中大容量类的样本占多数。 SVM(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。
支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Accuracy）和学习能力（即无错误地识别任意样本的能力）之间寻求最佳折衷，以期获得最好的推广能力（或称泛化能力）。
SVM 方法有很坚实的理论基础，SVM 训练的本质是解决一个二次规划问题（Quadruple Programming，指目标函数为二次函数，约束条件为线性约束的最优化问题），得到的是全局最优解，这使它有着其他统计学习技术难以比拟的优越性。 SVM分类器的文本分类效果很好，是最好的分类器之一。同时使用核函数将 原始的样本空间向高维空间进行变换，能够解决原始样本线性不可分的问题。其缺点是核函数的选择缺乏指导，难以针对具体问题选择最佳的核函数；另外SVM 训练速度极大地受到训练集规模的影响，计算开销比较大，针对SVM 的训练速度问题，研究者提出了很多改进方法，包括Chunking 方法、Osuna算法、SMO 算法和交互SVM 等。SVM分类器的优点在于通用性较好，且分类精度高、分类速度快、分类速度与训练样本个数无关，在查准和查全率方面都略优于kNN及朴素贝叶斯方法。