基于SVM的特征加权KNN算法
降维方法
国内当前流行的文本分类算法有最大熵(MaximumEntropy，ME),K近邻法(KNN)，朴素贝叶斯法(NB)，支持向量机法(SVM)，线性最小平分拟合法(LLSF)，神经网络法(Nnet)等，其中KNN、NB和SVM的分类效果相对较好。
文本分类由文本表示，特征降维和分类器训练组成，分类算法只是其中的一个环节，另外两个环节也非常重要。
目前普遍采用向量空间模型来表示文本，常见的特征词加权方法有：布尔权重、词频权重、TF—IDF权重等，常见的特征选择方法有文档频率，互信息和统计等。
基于机器学习文本分类的基础技术由文本的表示(representation) 、分类方法及效果(effectiveness)评估3 部分组成。
Sebastiani对文本分类发展历程及当时的技术进行了总结，主要内容包括:(1)文本关于项(term)或特征的向量空间表示模型(VSM)及特征选择(selection)与特征提取(extraction)两种表示空间降维(dimensionality reduction)策略,讨论了χ2,IG,MI,OR 等用于特征过滤的显著性统计量及项聚类和隐含语义索引(LSI)等特征提取方法;(2) 当时较成熟的分类模型方法,即分类器的归纳构造(inductiveconstruction)或模型的挖掘学习过程;(3) 分类效果评估指标,如正确率(precision) 召回率(recall) 均衡点(BEP) Fβ(常用F1)和精度(accuracy)等,以及之前报道的在Reuters 等基准语料上的效果参考比较。
1、中文评论语料的采集利用DOM 构建网页结构树，对结构树的分析实现了中文评论的自动采集的方法。
以及对情感语料进行情感标注，利用中文分词技术对情感语料进行分词等基础性研究。
2、情感词典的构建利用PMI 算法，在基础情感词典和中文宾馆评论语料库的基础上构建宾馆评论领域情感词典的方法。
3、文本处理中的特征选择、特征权值和向量表示CHI 统计方法和采用情感词典作为情感特征选择的方法，以及降维的维度选择等相关问题。
基于类空间密度的文本分类特征加权算法
基于类空间密度的文本分类特征加权算法贾隆嘉;孙铁利;杨凤芹;孙红光【期刊名称】《吉林大学学报（信息科学版）》【年(卷),期】2017(035)001【摘要】特征加权是一种依据特征在分类中起到的作用为特征赋予相应权重的过程,是为了提高分类性能而为特征标记权重的策略.基于类空间密度提出了两个新的特征加权算法:tf* ICSDF和ICSDF-based.实验中,在RCV1-4和20 Newsgroups 数据集上,采用支持向量机分类器将提出的方法进行了验证.实验结果显示,该方法相比传统的特征加权方法(prob-based、tf*icf和icf-based)可以有效地提升文本分类性能.【总页数】6页(P92-97)【作者】贾隆嘉;孙铁利;杨凤芹;孙红光【作者单位】东北师范大学计算机科学与信息技术学院,长春130117;东北师范大学智能信息处理吉林省高校重点实验室,长春130117;东北师范大学计算机科学与信息技术学院,长春130117;东北师范大学智能信息处理吉林省高校重点实验室,长春130117;东北师范大学计算机科学与信息技术学院,长春130117;东北师范大学智能信息处理吉林省高校重点实验室,长春130117;东北师范大学计算机科学与信息技术学院,长春130117;东北师范大学智能信息处理吉林省高校重点实验室,长春130117【正文语种】中文【中图分类】TP31【相关文献】1.一种基于特征加权的KNN文本分类算法 [J], 赵俊杰;盛剑锋;陶新民2.一种基于特征重要度的文本分类特征加权方法 [J], 刘赫;刘大有;裴志利;高滢3.基于几何特征加权和选择的数据空间聚类算法研究 [J], 邓文韬4.基于粗糙集特征加权的文本分类 [J], 徐欣;黄理灿;赵玉虹5.基于类心和特征加权的特征选择算法 [J], 崔文玲;潘静;何改云;庞彦伟因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
手把手教你实现SVM算法（一）
⼿把⼿教你实现SVM算法（⼀）什么是机器学习（Machine Learning）机器学习是研究计算机怎样模拟或实现⼈类的学习⾏为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善⾃⾝的性能。
它是⼈⼯智能的核⼼，是使计算机具有智能的根本途径，其应⽤遍及⼈⼯智能的各个领域。
机器学习的⼤致分类：1）分类（模式识别）：要求系统依据已知的分类知识对输⼊的未知模式（该模式的描述）作分析，以确定输⼊模式的类属，例如⼿写识别（识别是不是这个数）。
2）问题求解：要求对于给定的⽬标状态,寻找⼀个将当前状态转换为⽬标状态的动作序列。
SVM⼀般是⽤来分类的（⼀般先分为两类，再向多类推⼴⼀⽣⼆，⼆⽣三，三⽣万物哈）问题的描述向量表⽰:假设⼀个样本有n个变量(特征)：Ⅹ= (X1,X2,…,Xn)T样本表⽰⽅法：SVM线性分类器SVM从线性可分情况下的最优分类⾯发展⽽来。
最优分类⾯就是要求分类线不但能将两类正确分开(训练错误率为0),且使分类间隔最⼤。
SVM考虑寻找⼀个满⾜分类要求的超平⾯,并且使训练集中的点距离分类⾯尽可能的远,也就是寻找⼀个分类⾯使它两侧的空⽩区域(margin)最⼤。
过两类样本中离分类⾯最近的点且平⾏于最优分类⾯的超平⾯上H1,H2的训练样本就叫做⽀持向量。
图例：问题描述：假定训练数据：可以被分为⼀个超平⾯：进⾏归⼀化：此时分类间隔等于：即使得：最⼤间隔最⼤等价于使最⼩下⾯这两张图可以看⼀下，有个感性的认识。
那个好？看下⾯这张图：下⾯我们要开始优化上⾯的式⼦，因为推导要⽤到拉格朗⽇定理和KKT条件，所以我们先了解⼀下相关知识。
在求取有约束条件的优化问题时，拉格朗⽇乘⼦法（Lagrange Multiplier) 和KKT条件是⾮常重要的两个求取⽅法，对于等式约束的优化问题，可以应⽤拉格朗⽇乘⼦法去求取最优值；如果含有不等式约束，可以应⽤KKT条件去求取。
当然，这两个⽅法求得的结果只是必要条件，只有当是凸函数的情况下，才能保证是充分必要条件。
ssvep常用分类方法
ssvep常用分类方法
一、SSVEP 常用分类方法
1、神经网络分类：神经网络分类是一种基于模式分类的机器学习算法，通过设置网络结构和训练方式，可以实现自动从输入信号中学习，从而对信号进行快速准确的分类。
2、支持向量机分类：支持向量机（SVM）是一种用于多类分类的数据挖掘技术。
它使用支持向量和核函数对特征向量进行建模，并在计算过程中充分地考虑了维数和样本的稀疏性，从而达到更准确的分类效果。
3、KNN分类：K-Nearest Neighbor（KNN）分类算法是一种基于实例的学习和分类算法，它通过一组样本，对新样本进行分类，实际上是利用未知样本与已知样本之间的相似性，从而实现分类的目的。
4、决策树分类：决策树是一种用于分类的机器学习算法，它可以根据特定信息，按照有序结构构建出一棵决策树，从而实现特征的筛选和分类。
5、贝叶斯分类：贝叶斯分类是一种基于概率论的分类算法，它可以根据样本信息和给定的概率分布，计算出待分类样本属于每个类别的概率，从而确定它的分类结果。
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数字验证码识别的设计与实现-毕业论文
---文档均为word文档，下载后可直接编辑使用亦可打印---摘要]数字验证码在安全方面起着十分大的用处，因此在很多网站都可以看到数字验证码的使用。
如今互联网的发展相当快速，紧随着我们也就需要思考安全问题，隐私的泄露会或重或轻的影响用户，而数字验证码作为互联网安全的常用的屏障，可以让互联网生态环境更加健康便利且很好的保护用户隐私。
目前，在网站上中相对常用的是由数字、字母组成的数字验证码。
本文针对粘连且存在干扰噪声的数字验证码图像识别性能欠佳的情况，通过比较各种识别数字验证码的方法，最终选择使用KNN算法作为数字验证码字符识别方法，本课题对有粘连扭曲情况的数字验证码的识别进行设计和分析，过程主要是以下三步：预处理、匹配识别、分析识别率。
图片预处理过程采用了灰度化、二值化、降噪和分割，在分割图片阶段，可能出现检测出四、三、二和一个字符的情况，分别采用不同的方法进行处理，再采用Python工具进行单字符匹配，最后通过KNN算法来识别匹配数字验证码，得到了高达94.4%的识别率，这说明采用该算法能很好的识别粘连扭曲的数字验证码图片。
[关键词]验证码识别；KNN算法；验证码匹配；PythonDesign and Implementation of Digital AuthenticationCode RecognitionStudent: Li Xinyu,College of Electronic InformationInstructor: Wang Yuanmei,College of Electronic Information [Abstract]Digital Authentication Code (DAC) plays a very important role in security, so it can be used in many websites.With the rapid development of the Internet, we also need to think about security issues. The leak of privacy will affect users more or less. Digital Authentication Code, as a common barrier to Internet security, can make the Internet ecological environment healthier, more convenient and better protect user privacy.At present, the relatively common digital verification code on websites is composed of numbers and letters.In view of the poor performance of image recognition of digital verification codes with glue and interference noise, this paper chooses KNN algorithm as the character recognition method of digital verification codes by comparing various methods of identifying digital verification codes. This topic designs and analyzes the recognition of digital verification codes with glue distortion. The process mainly consists of three steps:preprocessing,Match recognition, analyze recognition rate.Picture preprocessing process uses grayscale, binarization, noise reduction and segmentation. In the phase of image segmentation, four, three, two and one characters may be detected. Different methods are used to process them, then single character matching is performed with Python tools. Finally, matching number verification codes are recognized by KNN algorithm, and the recognition rate is up to 94.4%.This demonstrates that the algorithm can recognize the distorted digital authentication code picture very well.[Keywords]Verification code identification；KNN recognition；Verification Code Matching；Python第一章绪论1.1 研究目的及意义当前，随着互联网技术的不断创新研发，我国科技技术飞速发展，各类新兴产品应运而生，在不断丰富人们生活的同时，提高了人们生活质量与生活水平。
knn插值法处理缺失数据
knn插值法处理缺失数据数据在现代社会中扮演着重要的角色，但是在数据分析过程中，经常会遇到缺失数据的问题。
缺失数据会导致数据分析的结果不准确，因此需要采取相应的方法来处理缺失数据。
本文将介绍一种常用的缺失数据处理方法——knn插值法。
knn插值法是一种基于k最近邻算法的插值方法，它通过找到与缺失值最相似的k个样本，利用这k个样本的观测值来预测缺失值。
knn插值法的基本思想是假设相似的样本在特征空间中具有相似的观测值，因此可以利用这些相似样本的观测值来预测缺失值。
knn插值法的具体步骤如下：1. 计算缺失值与其他样本的距离：首先，需要计算缺失值与其他样本之间的距离。
常用的距离度量方法有欧氏距离、曼哈顿距离等。
2. 根据距离找出k个最相似的样本：根据计算得到的距离，找出与缺失值最相似的k个样本。
可以使用k最近邻算法来实现。
3. 利用k个最相似样本的观测值预测缺失值：利用k个最相似样本的观测值，可以采用简单平均法、加权平均法等方法来预测缺失值。
4. 重复以上步骤直到填补完所有的缺失值：对于数据集中的所有缺失值，重复以上步骤，直到填补完所有的缺失值。
knn插值法的优点是简单易行，不需要对数据进行任何假设或者拟合模型。
同时，该方法能够利用样本之间的相似性来进行预测，因此可以更准确地填补缺失值。
然而，knn插值法也存在一些问题。
首先，knn插值法的效果受到k值的选择的影响。
选择较小的k值可能会导致过拟合，而选择较大的k值可能会导致欠拟合。
其次，knn插值法对于数据集中的噪声敏感，噪声会影响到最相似样本的选择，从而影响预测结果的准确性。
为了提高knn插值法的效果，可以采取一些改进措施。
例如，可以通过交叉验证的方法来选择合适的k值，从而避免过拟合或者欠拟合的问题。
此外，可以对数据集进行预处理，去除噪声或者异常值，从而减少数据的干扰。
knn插值法是一种常用的缺失数据处理方法，它通过利用样本之间的相似性来预测缺失值。
svm特征提取及二分类模型训练
svm特征提取及二分类模型训练SVM（Support Vector Machine）是一种广泛应用于模式识别、图像处理和数据挖掘等领域的机器学习方法。
在SVM中，特征提取是构建分类模型的关键步骤之一、本文将介绍SVM特征提取的基本概念和常用方法，并讨论如何使用这些特征来构建一个有效的二分类模型。
1.SVM特征提取的基本概念SVM特征提取是指从原始数据中选择和提取出最有用的特征，用于后续的分类或回归任务。
特征提取可以大大减少数据的维度，同时保留足够的信息，有助于提高模型的准确性和效率。
2.SVM特征提取的常用方法（1）直接特征提取：直接基于原始数据提取特征，如像素值、颜色直方图、纹理特征等。
这种方法通常适用于图像处理领域，例如通过提取图像的边缘、角点或纹理信息来表示图像。
（2）统计特征提取：通过对原始数据进行统计分析，提取统计量作为特征。
常见的统计特征包括均值、方差、峰度、偏度等。
这种方法适用于对数据整体分布特征进行建模的场景，如文本分类、语音识别等。
（3）频域特征提取：通过对原始数据进行频域变换，提取频谱特征。
常用的频域变换包括傅里叶变换、小波变换等。
频域特征可用于信号处理、音频处理等领域。
（4）基于卷积神经网络（CNN）的特征提取：利用预训练的CNN模型（如VGG、ResNet）提取图像的高层特征。
这种方法通常适用于图像分类、目标检测等任务，能够提取到具有良好判别能力的特征。
3.SVM二分类模型训练的基本步骤（1）数据预处理：对原始数据进行预处理，如去除噪声、标准化、降维等。
预处理可以提高模型的稳定性和泛化能力。
（2）特征提取：根据前面介绍的特征提取方法，从预处理后的数据中提取有效的特征。
特征选择的好坏直接影响到分类模型的准确性。
（3）特征选择：通过特征选择算法选取最具有判别能力的特征子集。
常用的特征选择算法包括相关系数、信息增益、卡方检验等。
（4）模型训练：使用选择好的特征，利用SVM算法训练二分类模型。
svm径向基核函数
svm径向基核函数SVM（支持向量机）是一种非常有效的分类器，它使用一种称为“核函数”的技术将数据映射到高维空间中，并在该空间中找到最优的分类面。
SVM径向基核函数是一种广泛使用的核函数，它可以处理多维数据，并且具有非常好的性能和适用性。
简介SVM径向基核函数是一种基于局部相关性的分类器，它使用半径为r的函数将数据映射到高维空间中。
这个函数是一个高斯分布函数，它的形式是：k(x, x') = exp(-gamma ||x-x'||^2)其中，x和x'是数据点，gamma是参数，||x-x'||^2是向量的欧几里得距离的平方。
这个函数的意义是，两个数据点之间的距离越近，它们之间的相关性就越高。
因此，径向基函数可以用来处理非线性问题，它能够将数据点从低维空间映射到高维空间，使得它们在此空间中更容易分割。
工作原理SVM径向基核函数的工作原理是找到一个超平面，它能够将数据点分成两个不同的类别。
具体来说，这个超平面的形式是：f(x) = sign(wx+b)其中，x是数据点，w和b是SVM学习算法得到的权重和偏置量，sign()是一个符号函数，将wx+b的值映射到正或负的类别。
SVM的主要目标是找到一个最优的超平面，它与训练数据之间的间隔最大化，也就是说，它使得离超平面最近的数据点到其距离最大化。
理论上，如果数据的类别是线性可分的，那么SVM肯定可以找到一个超平面来完美地将它们分开。
但是，实际上，很多数据都是非线性可分的，这就需要使用径向基核函数将数据映射到高维空间中，然后在该空间中找到一个超平面来进行二分类任务。
在SVM训练过程中，径向基核函数的参数gamma是需要调整的。
如果gamma值太小，那么映射的空间会很大，这会导致SVM不能找到一个好的分割超平面。
如果gamma值太大，那么映射的空间会很小，这会导致SVM学习的模型过于复杂，容易出现过拟合的问题。
因此，需要通过交叉验证等方法来优化gamma参数的值。