基于Python数据挖掘的文本数据的分类与分析 课程论文+源码及数据
实验一 文本数据的分类与分析
【实验目的】
1. 掌握数据预处理的方法，对训练集数据进行预处理；
2. 掌握文本建模的方法，对语料库的文档进行建模；
3. 掌握分类算法的原理，基于有监督的机器学习方法，训练文本分类器；
4. 利用学习的文本分类器，对未知文本进行分类判别；
5. 掌握评价分类器性能的评估方法。
【实验类型】
数据挖掘算法的设计与编程实现。
【实验要求】
1. 文本类别数：>=10 类；
2. 训练集文档数：>=50000 篇；每类平均 5000 篇。
3. 测试集文档数：>=50000 篇；每类平均 5000 篇。
4. 分组完成实验，组员数量<=3，个人实现可以获得实验加分。
【实验内容】
利用分类算法实现对文本的数据挖掘，主要包括：
1. 语料库的构建，主要包括利用爬虫收集 Web 文档等；
2. 语料库的数据预处理，包括文档建模，如去噪，分词，建立数据字典，使用词袋模型或主题模型表达文档等；
注：使用主题模型，如 LDA 可以获得实验加分；
3. 选择分类算法（朴素贝叶斯（必做）、SVM/其他等），训练文本分类器，理解所选的分类算法的建模原理、实现过程和相关参数的含义；
4. 对测试集的文本进行分类
5. 对测试集的分类结果利用正确率和召回率进行分析评价：计算每类正确率、召回率，计算总体正确率和召回率。
【实验分析与总结】
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