用朴素贝叶斯分类算法做中文文本分类

最新推荐文章于 2023-05-07 22:43:14 发布

whai362

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分类专栏：机器学习文章标签：机器学习朴素贝叶斯分类算法中文文本分类中文分词停用词

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本文介绍了如何运用朴素贝叶斯分类算法进行中文文本分类，涉及原理、中文分词（使用Ansj工具）、停用词处理、实验数据（sogou文本分类语料库）以及实验代码和结果。实验中需要对数据和停用词表进行相应配置。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一. 朴素贝叶斯分类算法的原理

朴素贝叶斯分类器基于属性条件独立假设：对于已知类别，假设所有属性相互独立，也就是说，假设每个属性独立地对分类结果产生影响。
设待分类的样本属性集为 $T$ ，其中包含 $n$ 个属性，分别为 $t_1,t_2,t_3...t_n$ ，类别集合为 $\gamma$ ，当前待判断类别为 $c$ ，基于属性条件独立性假设，可得：

P (c | T) = P ( c ) P ( T | c ) P ( T ) = P ( c ) P ( T

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