文本分类中的特征提取和分类算法综述
文本分类学习(三)特征权重(TFIDF)和特征提取
文本分类学习（三）特征权重（TFIDF）和特征提取特征权重（TFIDF）是文本分类中常用的一种特征提取方法，可以用于将文本数据转化为数值特征，以便于机器学习算法的处理和分析。
在本文中，我们将介绍TFIDF特征权重及其原理，并讨论常用的特征提取方法。
TFIDF是Term Frequency-Inverse Document Frequency的缩写，意为词频-逆文档频率。
它结合了一个词在文本中的出现频率（term frequency）和它在整个语料库中的重要程度（inverse document frequency），通过计算一个词的TFIDF值来表示其在文本中的重要性。
TFIDF的计算公式如下：TFIDF=TF*IDF其中，TF表示词频，即一个词在文本中的出现次数。
IDF表示逆文档频率，即一个词在整个语料库中的重要程度。
具体计算方法为：IDF = log(N / (n + 1))其中，N表示语料库中文本的总数，n表示包含一些词的文本数。
这里的加1是为了避免出现除零错误。
通过计算TFIDF值，可以得到一个词的特征权重，代表了它在文本中的重要程度。
特别是对于那些在文本中高频出现，但在整个语料库中出现较少的词，TFIDF值会更高，表示它在文本分类中更具区分性。
在进行文本分类时，一般需要先进行特征提取，将文本数据转化为数值特征，然后再使用机器学习算法进行训练和预测。
特征提取的目的是将文本中的信息提取出来，并且能够保持一定的语义信息。
常用的特征提取方法有：1. 词袋模型（Bag of Words）：将文本视为一个袋子，忽略词语在句子中的顺序，只考虑词语的出现与否。
将文本中的词语作为特征，表示为词频或者TFIDF值。
2. n-gram模型：在词袋模型的基础上考虑相邻词语的组合，将连续的n个词语作为特征。
例如，bigram模型中，将相邻的两个词语作为特征。
3. Word2Vec模型：使用深度学习模型将词语表示为密集向量，保留了词语之间的语义信息。
基于机器学习的文本分类方法综述
基于机器学习的文本分类方法综述随着现代信息技术的快速发展和普及，人们面临着海量的数据和信息。
在这样一个大数据时代，如何高效地处理和分析这些信息成为了所有人都面临的一项巨大挑战。
文本分类作为自然语言处理和数据挖掘领域的一个重要研究方向，也备受重视。
本文将综述基于机器学习的文本分类方法，旨在为读者提供一个系统全面的文本分类方法介绍。
一、文本分类简介文本分类是将大量的文本按照一定的标准和要求进行划分和归类的过程。
它在信息检索、智能搜索、情感分析、垃圾邮件过滤和风险预警等领域都有广泛的应用。
文本分类的自动化和高效性显然是人力难以承受的，因此需要借助机器学习等数据挖掘技术来实现。
二、基于机器学习的文本分类方法1. 朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是最经典的基于机器学习的文本分类方法之一。
它基于贝叶斯定理，通过计算文本出现某一类别的概率来进行分类。
该算法的优点是速度快、效率高、容易实现。
但是它需要假设特征之间的独立性，并且在某些情况下可能会出现过拟合。
2. 支持向量机算法支持向量机算法是一种常用的分类算法，可以在高维空间中进行分类，并且对于样本数量较小和噪声较大的情况也有很好的效果。
该算法通过构造超平面来进行分类，并且可以通过选择不同的核函数来适应不同的数据结构。
支持向量机算法的优点是准确率高、泛化能力强，但是它对于大规模数据的处理效果不如其他算法。
3. 决策树算法决策树算法是一种基于分类规则和特征选择的分类方法。
该算法通过构造树形结构来进行分类，将样本分割成不同的类别。
决策树算法的优点是易于理解和解释，对于噪声和缺失数据的处理也比较灵活。
但是当数据量较大时，决策树的效率会受到影响。
4. 最大熵算法最大熵算法是一种基于概率模型和最优化理论的分类方法。
它通过寻找最优的概率模型来进行分类，具有很好的稳定性和泛化能力。
最大熵算法的优点是可以处理多类别问题，并且对于使用样本标签信息和使用样本特征之间的性能差异有很好的适应性。
文本分类及其特征提取
文本分类及其特征提取文本分类是指根据文本的内容、主题或语义将文本划分到不同的预定义类别中，是自然语言处理领域的一个重要任务。
文本分类在许多应用中都有着广泛的应用，如垃圾邮件过滤、情感分析、新闻分类、文档归档等。
在进行文本分类任务时，常常需要进行特征提取，提取文本中的关键信息以帮助分类器更好地进行分类。
特征提取是文本分类的关键步骤之一，其目的是将原始的文本数据转化为机器学习算法能够理解和处理的向量表示。
下面将介绍几种常用的文本分类方法及其特征提取方式：1.词袋模型词袋模型是文本分类中最常用的特征表示方法之一、该模型将文本看作是一个由词语组成的无序集合，通过统计文本中每个词语的频率或者权重来表示文本的特征。
常见的词袋模型包括TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）和词频统计。
- TF-IDF是一个常用的特征表示方法，它考虑了词语在文本中的重要性。
TF（Term Frequency）表示词语在文本中出现的频率，IDF （Inverse Document Frequency）表示词语在整个文本语料库中的重要性。
TF-IDF的值可以通过TF和IDF的乘积来计算。
-词频统计是指直接统计词语在文本中的出现次数。
将文本转化为词频向量后，可以使用机器学习算法（如朴素贝叶斯、支持向量机等）进行分类。
2. Word2VecWord2Vec是一种将词语转化为向量表示的方法，能够将词语的语义信息编码到向量中。
Word2Vec根据词语的上下文关系学习得到词向量空间，通过计算词语之间的距离或者相似性来表示词语的特征。
- CBOW（Continuous Bag-of-Words）模型根据上下文预测中心词，从而学习得到词向量。
- Skip-gram模型则根据中心词预测上下文词，同样可以得到词向量。
Word2Vec的特点是能够很好地捕捉到词语之间的语义关系，例如可以通过词向量的加减法来进行类比推理操作。
文本分类中的特征提取和分类算法综述
文本分类中的特征提取和分类算法综述特征提取和分类算法是文本分类中非常重要的步骤，对于智能化应用和信息检索具有重要的意义。
本文将综述文本分类中常用的特征提取方法和分类算法，并对其优缺点进行分析和比较。
一、特征提取方法特征提取是将文本转化为计算机可识别的特征向量的过程。
下面介绍几种常用的特征提取方法：1. 词袋模型（Bag of Words）：词袋模型将文本转换为一个包含词袋（词汇表）中所有单词的向量。
对于每个文档，词袋模型统计每个词在文档中的词频或词重。
这种方法简单有效，但忽略了文本中的语法和顺序信息。
2. N-gram模型：N-gram模型将文本分成N个连续的词组，统计每个词组的出现频率。
该方法考虑了词组的局部关系，能够捕捉文本中的一定的语序信息。
3.TF-IDF：TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种基于词频和逆文档频率的特征提取方法。
它衡量了一个词在文档中的重要性，高频率出现且在整个语料库中稀有的词被认为具有较高的区分能力。
4.主题模型：主题模型通过对文档进行主题聚类，将文本转化为对应主题的概率分布向量。
主题模型可以提取文本中的语义信息，但参数估计较为困难。
5. Word2Vec：Word2Vec是一种基于神经网络的词嵌入模型，通过学习词的分布式表示。
Word2Vec可以捕捉词之间的语义相似性，提取更加丰富的特征。
二、分类算法分类算法是根据提取的特征向量对文本进行分类。
常用的分类算法包括：1.朴素贝叶斯分类器：朴素贝叶斯分类器基于贝叶斯定理和特征条件独立假设，计算每个类别的概率，并选择概率最大的类别作为分类结果。
朴素贝叶斯分类器简单高效，对于大规模数据集适用。
2.支持向量机：支持向量机通过寻找一个超平面，将不同类别的样本点分开。
它可以处理高维数据，具有较好的泛化性能。
3.决策树：决策树根据特征之间的关系构建一棵树型结构，通过比较特征值进行分类。
数据分析中的文本分类技术综述
数据分析中的文本分类技术综述随着大数据时代的到来，文本数据的增长迅速，人们越来越关注如何从文本中提取有价值的信息。
文本分类技术作为一种重要的文本数据处理方法，被广泛应用于社交媒体分析、舆情监测、情感分析等领域。
本文将对数据分析中的文本分类技术进行综述，介绍其基本概念、常见方法和应用场景。
一、文本分类技术的基本概念文本分类技术是指将一篇给定的文本分配到预定义的类别中。
在文本分类任务中，我们通常根据文本的内容、语义、情感等特征，将文本划分为不同的类别。
文本分类技术的目标是通过计算机自动分析文本的内容，实现对大量文本数据的分类和归类。
二、常见的文本分类方法1. 朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）朴素贝叶斯分类器是文本分类中常用的统计学方法之一。
它基于贝叶斯定理和特征条件独立假设，在训练过程中学习文本特征的概率分布，并通过计算后验概率来进行分类。
2. 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）支持向量机是一种广泛应用于文本分类的机器学习算法。
它通过寻找一个超平面，将不同类别的文本样本尽可能地分开。
支持向量机优秀的分类性能和对高维空间的适应能力使其成为文本分类中的一种重要方法。
3. 深度学习方法深度学习是近年来在文本分类领域取得显著成果的方法之一。
基于神经网络的深度学习模型，如卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN），能够通过多层次的处理来学习文本的表示和特征，提高分类性能。
三、文本分类的应用场景1. 社交媒体分析社交媒体平台如微博、Twitter等每天都产生大量的文本数据，而这些数据中蕴含着用户的态度、情感以及对不同事件的反应。
通过文本分类技术，可以对这些数据进行分析，了解用户的偏好、情感倾向以及社会趋势。
2. 舆情监测政府、企业等对于公众的关注度和评判意见非常重视。
文本分类中的特征选择方法分析
文本分类中的特征选择方法分析在文本分类中，选择有效的特征对分类器的性能起着至关重要的作用。
不同的特征选择方法结合不同的算法、模型，对于文本分类的效果会有显著的提升。
在本文中，我们将分析几种常见的文本分类特征选择方法，并探讨它们的优缺点。
一、过滤式特征选择方法过滤式特征选择方法是将特征选择过程与分类器训练过程分离的选择方式。
该方法主要包括如下的步骤：1. 通过某种统计方法计算每个特征的得分，例如：基于卡方检验、互信息、卡方统计量等方法；2. 设定特征阈值，例如：选择得分前n个或者设置得分阈值，以过滤掉得分较低的特征；3. 根据剩余的特征进行数据预处理或者直接训练分类器。
该方法实现简单、计算速度快、可适用于大规模文本分类。
缺点是没有考虑到分类器本身学习的能力，除非分布特征明显起伏，否则效果可能不如包含特征选择的算法。
二、包裹式特征选择方法包裹式特征选择方法是将文本分类和特征选择过程合并成一个统一的过程，与分类器训练算法紧密结合。
该方法主要包括如下的步骤：1. 选择一个分类算法，例如：支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯（NB）等；2. 选定一组初始特征，例如：全部的特征、随机特征，或者是按某种规则从初始特征集合中挑选出的特征；3. 利用选定的特征进行分类器训练；4. 根据分类器的性能评估指标，例如：准确率、召回率等，更新特征集合；5. 重复步骤3-4，直到达到指定的特征数或者分类器性能指标的最优状态。
该方法效果很好，但是需要消耗大量的计算资源，并且很难确定最优的特征数目，求解时间长。
三、嵌入式特征选择方法嵌入式特征选择方法是将特征选择过程嵌入到分类器训练过程中的方法。
该方法主要包括如下的步骤：1. 选择一个分类算法，例如：逻辑回归（LR）、负二次对数函数（NLL）等；2. 选定一组初始特征，例如：全部的特征、随机特征，或者是按某种规则从初始特征集合中挑选出的特征；3. 利用特征选择算法对初始特征进行降维处理，生成新的特征向量；4. 将新的特征向量用于训练分类器；5. 根据分类器的性能评估指标，例如：准确率、召回率等，更新特征集合。
学习笔记：NLP概述和文本自动分类算法详解
学习笔记：NLP概述和⽂本⾃动分类算法详解感谢：https:///articles/2018-07-25-5⼀、 NLP 概述1.⽂本挖掘任务类型的划分⽂本挖掘任务⼤致分为四个类型：类别到序列、序列到类别、同步的（每个输⼊位置都要产⽣输出）序列到序列、异步的序列到序列。
同步的序列到序列的例⼦包括中⽂分词，命名实体识别和词性标注。
异步的序列到序列包括机器翻译和⾃动摘要。
序列到类别的例⼦包括⽂本分类和情感分析。
类别（对象）到序列的例⼦包括⽂本⽣成和形象描述。
2.⽂本挖掘系统整体⽅案达观数据⼀直专注于⽂本语义，⽂本挖掘系统整体⽅案包含了 NLP 处理的各个环节，从处理的⽂本粒度上来分，可以分为篇章级应⽤、短串级应⽤和词汇级应⽤。
篇章级应⽤有六个⽅⾯，已经有成熟的产品⽀持企业在不同⽅⾯的⽂本挖掘需求：垃圾评论：精准识别⼴告、不⽂明⽤语及低质量⽂本。
黄反识别：准确定位⽂本中所含涉黄、涉政及反动内容。
标签提取：提取⽂本中的核⼼词语⽣成标签。
⽂章分类：依据预设分类体系对⽂本进⾏⾃动归类。
情感分析：准确分析⽤户透过⽂本表达出的情感倾向。
⽂章主题模型：抽取出⽂章的隐含主题。
为了实现这些顶层应⽤，达观数据掌握从词语短串分析个层⾯的分析技术，开发了包括中⽂分词、专名识别、语义分析和词串分析等模块。
3.序列标注应⽤：中⽂分词同步的序列到序列，其实就是序列标注问题，应该说是⾃然语⾔处理中最常见的问题。
序列标注的应⽤包括中⽂分词、命名实体识别和词性标注等。
序列标注问题的输⼊是⼀个观测序列，输出的是⼀个标记序列或状态序列。
举中⽂分词为例，处理「结合成分⼦」的观测序列，输出「结合/成/分⼦」的分词标记序列。
针对中⽂分词的这个应⽤，有多种处理⽅法，包括基于词典的⽅法、隐马尔可夫模型（HMM）、最⼤熵模型、条件随机场（CRF）、深度学习模型（双向 LSTM 等）和⼀些⽆监督学习的⽅法（基于凝聚度与⾃由度）。
4.序列标注应⽤：NER命名实体识别：Named Entity Recognition，简称 NER，⼜称作「专名识别」，是指识别⽂本中具有特定意义的实体，主要包括⼈名、地名、机构名、专有名词等。
文本分类的关键技术
文本分类的关键技术文本分类是一种将文本按照预定义的类别进行分类的任务，是自然语言处理领域的重要研究方向。
在过去的几十年里，已经有许多关键技术被提出和应用于文本分类任务。
本文将介绍一些常用的关键技术，并对其进行简要的解释。
1. 特征选择：特征选择是文本分类中的关键技术之一。
在文本分类任务中，通常使用词袋模型来表示文本，将每个文本看作是一个向量。
特征选择的目标是选择最具有区分性的特征词汇，以提高分类的准确性和性能。
2. 特征权重计算：在文本分类中，特征权重计算是指为每个特征词汇分配一个权重值。
常用的方法包括词频-逆文档频率（TF-IDF）和词频（TF）等。
3. 分类算法：分类算法是文本分类的核心。
常用的分类算法包括朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、最大熵模型、卷积神经网络（CNN）等。
这些算法可以根据特定的学习任务选择合适的算法。
4. 特征维度约减：文本分类中，特征维度一般非常高，而且往往存在冗余和噪声。
为了减少计算复杂性和提高分类准确性，可以使用特征维度约减技术，例如主成分分析（PCA）、奇异值分解（SVD）等。
5. 模型融合：在某些场景下，单一的分类模型可能不能达到预期的效果。
这时可以采用模型融合的方法，结合多个分类模型的预测结果来进行最终的分类。
常用的方法包括投票法、加权平均法等。
6. 文本预处理：文本预处理是指将原始文本转化为可供机器学习算法处理的形式。
包括分词、停用词过滤、词形还原（或词干提取）等步骤。
文本预处理的目的是减少噪声和冗余，提高分类性能。
7. 多标签分类：多标签分类是指一个文本可能属于多个标签类别的情况。
与传统的单标签分类不同，多标签分类需要考虑标签之间的关联性和相关性。
常用的方法包括二分类方法、层次分类方法等。
8. 无监督学习：在有限的标注数据集情况下，无监督学习可以通过自动学习数据集的特征分布和隐含结构，来进行文本分类。
聚类、主题模型等方法常用于无监督学习的文本分类任务中。
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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 ClassificationAlgorithm In Text CategorizationAbstract: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)|(log )|()()|(log )|()()(log )()(111t C p t C p t p t C p t C p t p C p C p t IG i m i i i mi i i m i i ∑∑∑===++-=前言互联网技术的高速发展引起了信息量的爆炸式增长，面对庞大的数据信息，如何在大规模的文本异构信息中准确、快速、全面地查找到个人所需的特定信息，已经成为了一项具有非常重要意义的研究课题[1]。
文本分类的主要功能就是对相关的文档集合进行类别的标签与分配，其主要依据是在文本训练过程中将那些已经被提前分配合理的作为类别标签的训练文档集和。
作为自动信息管理的核心技术，人工智能与信息检索技术是文本自动分类的两大技术基础，在组织和管理海量文本信息技术领域中文本分类是一种非常有效的技术手段[1]。
所以，对文本自动分类技术的深入研究有着非常重要的理论意义与实用价值。
目前通常采用向量空间模型来描述文本向量[2]。
然而，面对高维的文本特征，如果不进行降维处理，则会造成“维度灾难”，从而大大影响分类效果。
特征降维是文本分类过程中的一个重要环节。
特征提取和特征抽取是特征降维技术的两大类，相对于特征抽取方法，特征提取方法因其快速、简单、便捷的优点，在文本分类领域中得到广泛的应用。
选择合适的文本表示模型、特征降维方法和分类器算法对文本分类的速度和精度有着至关重要的影响。
本文主要采用NewsGroups 语料库中的20news-18828数据源，使用kNN 和Native Bayes 分类算法对验证几种已有的经典特征选择方法，并将其分类结果进行比较，揭示特征提取算法对分类性能的影响。
1、几种经典的特征提取方法1.1 文档频率（DF ）文档频率是指在训练文档集中某词条出现过的文档总数[3]。
文档频率特征提取方法的基本思想是：首先根据具体情况设定最小和最大的文档频率阈值，接着计算每个特征词的文档频率。
如果该特征词的文档频率大于已设定的最大文档频率阈值或小于最小的文档频率阈值，则删除该特征词，否则保留。
Nn t DF t=)( （式1-1） 其中，t n 表示词条t 在文档中出现的次数，N 表示文本的总词汇数。
DF 是一种最简单的词约简技术，常用于大规模的语料特征选择中。
但其缺点是如果某一稀有词条主要出现在某类训练集中，能够很好地反应该类别的特征，但因低于某个设定的阈值而直接滤除掉，因此就可能影响文本分类器的分类精度。
1.2 信息增益（IG ）在文本分类系统中，信息增益算法通过统计某一个特征词t 在文本类别中是否出现的文档频数来计算该特征项t 对于文本类别i c 的信息增益。
该算法考虑了特征t 在文档中出现前后的信息熵之差，公式定义为[3]：（式1-2）其中，m 表示语料库中文档类别总数；)(i C p 表示i C 类文档在语料库中出现的概率；)(t p 表示包含特征t 的文档的概率；)(t p 表示不包含特征t 的文档的概率；)(t C p i 表示包含特征t 的文档属于类别i C 的概率；)(t C p i 表示包含特征t 的文档不属于类别i C 的概率。
信息增益法的缺点是，它考虑了特征未发生的情况，尽管特征不出现的情况也可能对文本分类的判别有积极作用，但这种积极作用往往要远小于考虑这种情况时对文本分类带来的干扰。
1.3 互信息（MI ）互信息衡量的是某个特征词和特征类别之间的统计相关性。
因此，某个特征词t 和某个文本类别i c 互信息定义度量两个给定对象之间的相关性，在不良信息过滤问题中用以度量特征项对于文本主题的区分度。
特征词t 和类别i c 的互信息公式定义如下[4]：（式1-3）其中，m 为类别数；)(i C p 表示类别i C 的概率；),(i C t p 表示包含特征t 且属于类别i C 的概率；)(t p 表示特征t 的概率；)(i C p 表示属于类别i C 的概率。
互信息值较高的特征词通常在某个类别i c 中出现的概率高，而在其他文本类别中出现的概率低，也就更有可能被选作为文本类别i c 的特征。
在m 个类别的文本训练集上特征项t 的互信息值公式定义如下[5]：),()(1∑==mi i i c t MI c p MI （式1-4）1.4 2χ统计（CHI ）2χ统计用来衡量特征词条t 和类别i c 之间的统计相关性。
假设特征t 和类别i c 之间是符合一阶自由度的2χ分布，则特征词t 对于类别i c 的2χ统计公式定义如下[6]：（式1-5）其中，A 表示属于i c 类且包含t 的文档频数，B 表示不属于i c 类但是包含t 的文档频数，C 表示属于i c 类但是不包含t 的文档频数，D 表示不属于i c 类且不包含t 的文档频数。
对于多类问题，分别计算t 对于每个类别的卡方统计值，再用下面两种公式计算特征t 对于整个样本的卡方统计值，分别进行检验：（式1-6）（式1-7）其中，n 为类别数，从原始特征空间中移除低于特定阈值的特征，保留高于该阈值的特征作为文档表示的特征。
当特征词t 与文本类别i c 相互独立时，0),(2=i c t χ，此时特征t 不含有任何与文本类别i c 有关的鉴别信息。
反之，),(2i c t χ的值越大，t 与i c 的统计相关性越强。
但是通过2χ统计的公式可看出，该方法对低文档频率的特征项不靠谱，因其提高了在指定文本类别中出现的频率较低但却大量存在于其他类别的特征项在该文本类别中的权值。
),(max )(212max i n t ct t χχ==)()(),(log)(),(1i i mi i i c p t p c t p c p c t MI ∑==)(*)(*)(*)()(*),(22D C B A D B C A CB AD N c t i ++++-=χ),()()(212i n i i avg C t C p t χχ∑==1.5 TF-IDF词汇频率： ，其中，N 表示文本的总词汇数，w N 表示词w 在文本中出现的次数，TF 的值越大，词w 与文本的相关性就越强；逆文档频率：其中，w D 表示包含词w 的文档数，D 表示语料库中的总文档数目，IDF 值越大，该词与文档的相关性越低。
（式1-8） 针对TFIDF 算法的归一化计算公式为：（式1-9）2、文本分类方法文本分类方法主要分为两大类：基于规则的分类方法和基于统计的分类方法。
其中基于规则的分类方法包括：决策树、关联规则和粗糙集等；基于统计的分类方法包括：K-最近邻算法、朴素贝叶斯、支持向量机等算法。
由于后者具有实现简单、分类性能良好的优点，故而在文本自动分类领域中应用广泛。
2.1 K-最近邻算法K-最近邻算法（kNN ），是一种基于向量空间模型的类比学习方法。
因其简单、稳定、有效的特点，被广泛应用于模式识别系统中。
使用kNN 算法分类时，首先将待分类文档通过特征权重计算表示成空间向量形式的特征集合；然后，根据相应的准则将特征向量与预先确定好类别的样本权重向量进行相关的计算，得到前K 个相似度较高的文本；最后，判定该文档的文本类别属性。
在计算文本相似度时，通常采用向量夹角余弦来度量。
在空间模型中，通过计算两个文本向量之间夹角α的余弦值来表示两个文档i d 和j d 之间的文本相似度，计算公式如下：（式2-1）其中，ik w 表示第i 个文档的第k 个属性值。
当两个文本越相似时，),(j i d d sim 的值越大。
通过上述计算公式，从预先确定好类别的文档集合中选取前K 个与待分类文档最接近的样本。
对于待分类样本的K 个近邻样本，依次计算对每个类别的权重，计算公式如下：∑∈=kNNd j i i j i c d y d x sim c x p),(),(),( （式2-2）其中，x表示待分类文档的特征向量，),(j i c d y 则表示文本类别属性函数，若文档i d 属于类j c ，则该函数值为1，否则为0.NN TF w=)log(wD D IDF =⎥⎦⎤⎢⎣⎡=)(log ),(),(i j i j i t N N d t TF d t TFIDF ∑==ni jij i ij dt TFIDF d t TFIDF W 12),(),()(*)(*cos ),(12121∑∑∑=====Mk jk M k ik jkMk ikj i W W W Wd d sim α在文本分类中，K-最近邻算法的主要过程是：在文本的训练阶段，将文本训练集文档分别表示成机器可识别操作的特征向量的形式；在文本分类阶段，主要进行文本的相似度计算和权重值排序。