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数据挖掘-基于贝叶斯算法及KNN算法.docx

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数据挖掘 - 基于贝叶斯算法及

KNN 算法

数据挖掘-基于贝叶斯算法及 KNN 算法的

newsgroup18828 文档分类器的 JAVA 实现

（上）本分类器的完整工程可以到点击打开链

接下载，详细说明的运行方法，用eclipse 可以

运行，学习数据挖掘的朋友可以跑一下，有问题

可以联系我，欢迎交流：）

上文中描述了 newsgroup18828 文档集的预处

理及贝叶斯算法的 JAVA 实现，下面我们来看看

如何实现基于 KNN 算法的 newsgroup 文本分

类器

KNN 算法描述如下：

STEP TWO:在新文本到达后，根据特征词确定

新文本的向量

STEP THREE:在训练文本集中选出与新文本最

相似的 K 个文本，相似度用向量夹角余弦度

量，计算公式为：

吸氧机，家用吸氧机价格

其中，K 值的确定目前没有很好的方法，一般

采用先定一个初始值，然后根据实验测试的结果

调整 K 值

STEP FOUR:在新文本的 K 个邻居中，依次计

算每类的权重，每类的权重等于 K 个邻居中属

于该类的训练样本与测试样本的相似度之和。

STEP FIVE:比较类的权重，将文本分到权重最

大的那个类别中。

实现 KNN 算法首先要实现文档的向量化表示

计算特征词的 TF*IDF，每个文档的向量由包含

所有特征词的 TF*IDF 值组成，每一维对应一个

特征词

TF 及 IDF 的计算公式如下，分别为特征词的特

征项频率和逆文档频率

制氧机，鱼跃家庭制氧机

吸氧机，家用吸氧机价格

文档向量计算类 ComputeWordsVector.java

如下

* @throws IOException

public void computeTFMultiIDF(String strDir, double trainSamplePercent,

int indexOfSample, Map<String, Double> iDFPerWordMap, Map<String, Double> wo

rdMap) throws IOException{

制氧机，鱼跃家庭制氧机

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