Text-classification:不使用现有的库使用朴素贝叶斯和感知机实现文本分类

文字分类 训练一个分类器（KNN，SVM），对文本数据进行分类，类别可包括体育，财经，房地产，家居，教育等十个类别。 文本分类的一般流程可以分为五步：（1）对文本进行预处理，包括分词操作和替换词去除等；（2）特征提取与特征选择，选择文本特征提取方法，替代特征进行选择（3）文本表示，选择合适的方法表示选择的特征，作为分类的依据；（4）分类器构建，选择合适的分类算法训练得到对应的文本分类器；结果评估，选择合适的评估指标，对分类结果进行评价 ＃实验内容1.构建数据集2.数据预处理（分词，去除重置词）3.生成数据集的特征矩阵4.使用朴素贝叶斯模型进行处理5.使用SVM模型进行处理 本次实验使用到的数据集为实验预先提供的新闻训练集，新闻测试集，以及替换词。训练集和测试集中包括共10个种类的新闻，但所有的新闻都在一个文档里，也查看训练集和数据集内容，发现共有十个新闻分类，分别是“财经”，“资产”， “