中文文本分类算法设计及其实现(编辑修改稿)

中文文本分类算法设计及其实现(编辑修改稿)内容摘要：

...................................................................................................7 、目前国内外研究现状 .............................................................................................7 、文本分类的发展趋势展望 .....................................................................................8 、本章小结 .................................................................................................................8 第二章 文本分类主要过程 ..............................................................................................9 、文本分类的过程图 .....................................................................................................9 、关于语料库 ...........................................................................................................10 、文本分类语料库介绍 .....................................................................................10 、文本分类，训练阶段的主要步骤 .................................................................10 、文本分类，分类（测试）阶段的主要过程 .................................................10 、关于文本分词 .......................................................................................................10 、文本空间 向量的形成 ........................................................................................... 11 、 VSM（ Vector Space Model） ........................................................................ 11 、常见的权值计算方法 .....................................................................................12 、布尔框架（ Booolean weighting） ........................................................ 12 、 TFIDF 计算权值算法 ......................................................................... 12 、词典 .................................................................................................................14 、用户词典 ........................................................................................... 14 、停用词词典 ........................................................................................ 14 、常用的降维方法 ...................................................................................................14 、信息增益方法 .................................................................................................15 、互信息方法 .....................................................................................................16 、期望交叉熵方法 .............................................................................................17 、 X^2 统计方法 .................................................................................................17 、文本证据权方法 .............................................................................................18 、本章小结 ...............................................................................................................18 西安交通大学本科毕业设计（论文） 4 第三章 常用的文本分类方法 ........................................................................................19 、 k 临近分类器 ........................................................................................................19 、 KNN 算法概述 ...............................................................................................19 、 KNN 算法用于文本分类器构造 ...................................................................19 、 KNN 算法用于分类 .......................................................................................20 、 KNN 算法效果评价 .......................................................................................20 、支持向量机分类器 ...............................................................................................21 、 SVM 算法概述 ...............................................................................................21 、 SVM 构造分类器 ...........................................................................................21 、线性可分 ........................................................................................... 21 、线性不可分 ........................................................................................ 22 、映射函数（核函数） .......................................................................... 23 、 SVM 分类评价 ...............................................................................................24 、决策树算法分类器 ...............................................................................................24 、决策树概述 .....................................................................................................24 、决策树分类器的构造 .....................................................................................26 、决策树分类器的构造 .....................................................................................27 、朴素贝叶斯分类器 ...............................................................................................27 、贝叶斯算法原理 .............................................................................................27 、贝叶斯分类器 .................................................................................................28 、贝叶斯进行分类 .............................................................................................28 、 BP 神经网络分类器 .............................................................................................29 、 BP 神经网络原理 ...........................................................................................29 、 BP 神经网络分类器 .......................................................................................30 、 BP 神经网络进行分类 ...................................................................................31 、本章小结 ...............................................................................................................31 第四章 试验结果分析统计 ............................................................................................32 、试验结果评估指标简介 .......................................................................................32 、使用 KNN 分类算法部分结果分析 ....................................................................32 、训练总篇数对分类结果的影响 .....................................................................32 、不。