该专栏为热销专栏榜 第95名
本文介绍了如何使用支持向量机（SVM）在Matlab中进行文本分类，涉及数据预处理（如去除标点、数字、停用词），特征提取（词袋模型和tf-idf），以及模型训练与评估。通过该方法，可以实现垃圾邮件与非垃圾邮件的有效区分。
机器学习算法：利用支持向量机做文本分类
在机器学习领域，支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种广泛应用的分类算法。它将数据映射到高维空间中，并找到一个最优超平面，将不同类别的数据分开。本文将利用Matlab实现基于支持向量机的文本分类。
- 数据预处理
首先需要对数据进行预处理。这里选用的是垃圾邮件分类数据集（SpamAssassin Public Corpus），该数据集包括了两个文件夹：spam和ham，分别代表垃圾邮件和非垃圾邮件。每个文件夹下面包含多个txt文件，每个txt文件代表一封邮件。我们需要将这些txt文件读进来，并进行预处理，包括：
（1）去掉标点符号和数字
（2）转成小写
（3）去掉停用词（如and、the等）
这里我们选用了常见的英文停用词表，可在网上搜索下载。
具体代码如下：
% 读取所有txt文件
spam_files = dir
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
