数据仓库与数据挖掘是信息技术领域中的重要组成部分，主要用于海量数据的存储、管理和分析。在这个实验报告中，学生们通过具体的文本分类任务，深入了解了数据预处理、文本建模、分类算法和机器学习方法，特别是支持向量机（SVM）的应用。
实验的目的在于让学生掌握以下技能：
1. 数据预处理：清理、转换和格式化原始数据，以便于后续分析。
2. 文本分类建模：使用特定的模型来理解文本内容，并将其归类到不同的类别中。
3. 理解分类算法：特别是基于监督学习的机器学习方法，如SVM。
4. SVM机器学习方法的应用：利用开源工具实现文本分类，理解其工作原理和优势。
实验分工明确，一人负责特征提取和模型训练，另一人负责数据采集和预处理以及分词。
实验环境采用Ubuntu操作系统，搭配Java开发环境（JDK1.7），并使用Eclipse作为开发平台。实验工具包括：
1. NLPIR_ICTCLAS2013：一个强大的汉语分词系统，支持多种编码和功能，如新词识别、关键词提取等。
2. Eclipse for Java：一个可扩展的开发平台，内置了Java开发工具。
3. LibSVM：由台湾大学开发的通用SVM软件包，支持多种分类和回归任务，提供多种核函数选择，能有效处理多类问题和不平衡样本。
在特征提取与表达方法的设计中，信息增益法被选为特征选择的标准，这是一种基于熵的评价方法，有助于减少特征集合的维度，防止过拟合。TF-IDF是一种常用的文本表示方法，它结合了词频（TF）和逆文档频率（IDF），既能反映单词在文档中的重要性，又能考虑单词在整个文集中的普遍性。
在分类算法的选择上，SVM因其以下优点被选用：
1. 非线性映射：通过内积核函数处理非线性关系。
2. 最优超平面：寻找最大分类边际，提升模型泛化能力。
3. 支持向量：训练结果仅依赖于少量的关键样本，即支持向量。
4. 小样本学习：SVM理论基础坚实，不依赖于概率统计，适用于小样本场景。
5. 计算效率：复杂度与支持向量数量有关，而非样本空间的维度，降低了“维数灾难”的影响。
6. 鲁棒性：支持向量的特性使得模型对样本变化有较好的适应性。
实验通过这样的实践，使学生能够在实际操作中理解和应用数据仓库与数据挖掘技术，特别是文本分类中的关键步骤和工具，从而提高他们在信息技术领域的专业素养。
