数据挖掘课程实验最终报告.pdf

数据挖掘课程实验主要关注文本分类和主题提取，其目的是通过一系列技术从大量文本数据中抽取有用信息。实验涉及的关键步骤如下： 1. **预处理**：这是数据挖掘的第一步，主要包括去除文本中的无关部分，如header、footer和注释信息，以及消除换行符"\r\n"，将文本合并为连续的段落。此外，处理好的文件会被重新组织到与原目录结构相同的目录下。 2. **分词**：预处理后的文本会被进一步细分，将其拆分为单独的词语，以便后续分析。分词后的结果会存储在与原始目录结构一致的新目录中。 3. **数据打包**：这一阶段旨在构建一个训练用的语料数据结构，为构建TF-IDF向量空间模型做准备。定义了一个名为`data_set`的训练集对象，包含目标类别名称列表、每个文本的标签、分词后文本的路径和内容。训练集被持久化为一个数据对象文件，以便后续读取和验证。 4. **计算TF-IDF权重**：导入训练集，加载停用词表，创建词袋模型，并配置停用词。使用TfidfVectorizer计算每个词的TF-IDF权重，这些权重表示词在文档中的重要程度，考虑了词频和文档频率。 5. **测试集分类**：选择一部分未标记的文本作为测试集，对其进行预处理和分词。然后，使用共享词汇表计算测试集的TF-IDF权重，应用分类算法（如KNN和朴素贝叶斯）进行预测。KNN算法根据新文章与其最近的k个邻居的距离进行分类，朴素贝叶斯则基于概率模型。 6. **主题提取**：通过分析每个类别中TF-IDF权重较高的词语，可以粗略地识别出文本的主题。尽管这种方法可能包含一些无实际意义的词，但还是能提取出一些代表性的关键词。 实验结论表明，KNN算法在这次文本分类任务中表现出较好的性能，而朴素贝叶斯也是一种有效的方法。同时，文本主题提取虽然简单，但仍能捕捉到一些关键主题词。实验者表达了对数据挖掘的浓厚兴趣，并计划在未来探索更多如KMeans、SVM等其他分类算法，以及深化对NLP和机器学习的理解。 这个数据挖掘课程实验涵盖了文本预处理、分词、数据结构设计、TF-IDF权重计算、分类算法应用以及主题提取等一系列核心步骤，展示了在实际问题中如何运用这些技术。通过这样的实践，学生不仅掌握了理论知识，也锻炼了动手能力。