Python KNN 情感分类

最新推荐文章于 2022-08-13 23:52:36 发布
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分类专栏： python nlp 文章标签： python nlp
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/power0405hf/article/details/47284787
博客介绍了基于Python的信息技术处理方法，包括数据向量化，将数据转换为向量形式；使用PCA进行降维；采用KNN算法进行分类；还提及交叉验证，用于评估模型性能。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1. 数据向量化

2. 降维（PCA）

3. KNN分类

4. 交叉验证

【干货】--基于Python的文本情感分类
简书博客搬家测试账号
04-10 451
感谢关注天善智能，走好数据之路↑↑↑欢迎关注天善智能，我们是专注于商业智能BI，人工智能AI，大数据分析与挖掘领域的垂直社区，学习，问答、求职一站式搞定！本文作者：天善智能社区专家刘顺祥天善智能社区地址：https://www.hellobi.com/前言在上一期《【干货】--手把手教你完成文本情感分类》中我们使用了R语言对酒店评论数据做了情感分类，基于网友的需求，这里再...
python 多分类情感_python 文本情感分类
weixin_36403587的博客
03-01 978
对于一个简单的文本情感分类来说，其实就是一个二分类，这篇博客主要讲述的是使用scikit-learn来做文本情感分类。分类主要分为两步：1)训练，主要根据训练集来学习分类模型的规则。2)分类，先用已知的测试集评估分类的准确率等，如果效果还可以，那么该模型对无标注的待测样本进行预测。首先先介绍下我样本集，样本是已经分好词的酒店评论，第一列为标签，第二列为评论，前半部分为积极评论，后半部分为消极评论，...
基于python实现KNN分类算法
09-19
主要为大家详细介绍了基于python实现KNN分类算法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
KNN最邻近分类算法 python实现
Lemon的博客
02-07 768
最邻近分类算法，故名思意就是在距离空间里，如果一个样本的最接近的k个邻居里绝大多数属于某个类别，则该样本也属于这个类别。 下面我们分别举两个例子实现，分别是电影分类(两个特征，便于之间通过散点图观察)和植物分类。 先引入常用的几个模块 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 电影分类 创建数据 ...
KNN情感分析_python情感分析_情感分析_情感分析python_情感_
09-30
利用python 实现knn算法的情感分类
2-2 Python实现最邻近规则KNN分类应用
蛋子哥的博客
12-03 1616
最邻近规则KNN分类应用数据集介绍虹膜 150个实例 萼片长度，萼片宽度，花瓣长度，花瓣宽度 (sepal length, sepal width, petal length and petal width） 类别： Iris setosa, Iris versicolor, Iris virginica. 利用python机器学习库sklearn:SkL
Python KNN分类算法学习
09-20
### Python KNN分类算法详解 #### 一、KNN分类算法概述 KNN（K-Nearest Neighbors）分类算法是一种基本且强大的机器学习方法，主要用于分类任务。它的工作原理非常直观：对于一个新的未知样本，KNN算法会在训练...
基于的python的情绪分类代码
最新发布
11-19
接下来，它定义了一个函数来对给定的文本进行情感分析，并返回相应的情绪分类结果。 该代码的优点在于它使用了机器学习算法进行情绪分类，能够自动处理大规模的文本数据，并具有较高的准确率。此外，它还提供了可...
Python实现情感分析的KNN分类技术研究
资源摘要信息:"基于Python实现KNN分类任务的详细步骤和知识点" 在本实验中，我们将会学习如何使用Python语言实现一个基本的KNN（K-Nearest Neighbors，K最近邻）分类任务。KNN是一种常用的监督学习算法，广泛应用于...
NLP情感分析——KNN算法
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SpringRolls的博客
05-07 1万+
一、 基本概念文本情感分析是对文本中的某段已知文字的两极性进行分类，判断出此文字中表述的观点是积极的、消极的、还是中性的情绪。目前的研究方法主要有两类：一种是基于情感词典的方法，另一种是基于机器学习的方法。前者需要用到标注好的情感词典（英文/中文），通过情感词的褒贬性判断文本的情感倾向。后者是将传统的文本分类方法如朴素贝叶斯（NB）、k近邻（kNN）、最大熵、支持向量机（SVM）等算法应用于情感分...
产品评论情感分类代码-python
08-17
是一个关于小米产品的评论的情感分类代码，词向量构建使用word2vec,使用svm,logistic回归，神经网络，knn，决策树等不同方法进行分类
KNN文本分类与回归数据集
09-23
使用KNN最近邻算法对文本的情感进行分类和回归预测的数据集
情感文本分类-数据集
03-26
神经网络实战之利用KNN进行情感分析 python实现 不使用sklearn库
qq_35221036的博客
04-26 3728
本文使用KNN对消极和积极的英文评论进行分析，以消极和积极评论各2995条样例作为样本集进行实验，并且通过各2000条测试样例作为测试集判断准确率。代码没有调用sklearn库，所有的代码都是博主手写，数据集放在了本文的最后 情感分析是根据文本所表达的含义和情感信息将文本划分成褒扬和贬义两种类型。目前，比较常用的分类算法有: 支持向量机 (SVM)、 贝叶斯 (NB)、K-近邻 (KNN)等，其...
KNN GMM语音情感识别（IEMOCAP）
曹同学的博客
04-12 4570
def GMM(): data_mfcc,data_label = IEMPCAP_dataset.ge_dataset() print(len(data_mfcc),":",len(data_label)) # GMM模型 K = 4 gmm = GMM(data_mfcc,K) gmm.GMM_EM() y_pre = gmm.prediction print("GMM预测结果：\n",y_pre) print("GMM正确率为：\
KNN分类
m0_37404802的博客
02-14 887
一、算法思想 1. 首先分别读取训练集和验证集的csv文件数据，分别将数据传到列表sample_list、validation_list，通过两层循环建立无重复词语列表word_list，分别构建训练集和验证集的one_hot矩阵，对每一行的句子的每一个词语，找出词语在word_list出现的下标，在one_hot矩阵相应的对应位置置为1。 2. 采取不同的度量方式，分别有汉明距离、杰卡德距离...
机器学习：NLP（自然语言处理）基础，相似度分析，KNN情感分类
Dreaming5498的博客
08-05 1437
文本相似度分析 文本相似度分析：从海量数据（文章，评论）中，把相似的数据挑选出来 步骤： 把评论翻译成机器看的懂的语言 使用机器看的懂得算法轮询去比较每一条和所有评论的相似程度 把相似的评论挑出来 1.把评论翻译成机器看的懂的语言 1）.分词(把句子拆分成词语) 距离川沙公路较近,但是公交指示不对,如果是"蔡陆线"的话,会非常麻烦.建议用别的路线.房间较为简单. [‘距离’, ‘川沙’, ‘...
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02-14 708
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08-13 573
步骤总结： 计算待测数据与已有的数据之间的距离； 按照距离的递增关系排序； 选取距离最小的K个点； 取这K个点中的最多的类别作为待测数据的类别
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