我的libsvm文档java 文档

LibSVM（JAVA）二次开发接口调用及源码更改的文档

浙江大学协调服务研究所

文档整理：陈伟chenweishaoxing#https://www.doczj.com/doc/595777542.html,

下载libsvm

方法：google libsvm找到官网下载：

https://www.doczj.com/doc/595777542.html,.tw/~cjlin/libsvm/，其中图片中椭圆的

解压文档

下载下来libsvm工具包有几个版本的，其中python的最经典，用的人比较多，还支持matlab，C++等等。我们用的java版的，就到解压开的java文件夹中！

java文件夹

创建一个java工程，把上图的源码复制到eclipse中，如同所示

在工程下创建一个文件夹，里面存放训练测试用的数据

首次调用的Demo举例

在java的工程中创建一个属于自己的包，然后写一个mian类。如图

ComMain.java

package com.endual.paper.main;

import java.io.IOException;

import service.svm_predict;

import service.svm_train;

public class ComMain {

public static void main(String[] args) throws IOException {

String []arg ={ "trainfile\\train1.txt", //存放SVM训练模型用的数据的路径

"trainfile\\model_r.txt"}; //存放SVM通过训练数据训/ //练出来的模型的路径

String []parg={"trainfile\\train2.txt", //这个是存放测试数据

"trainfile\\model_r.txt", //调用的是训练以后的模型

"trainfile\\out_r.txt"}; //生成的结果的文件的路径System.out.println("........SVM运行开始..........");

//创建一个训练对象

svm_train t = new svm_train();

//创建一个预测或者分类的对象

svm_predict p= new svm_predict();

t.main(arg); //调用

p.main(parg); //调用

}

}

6.运行工程就可以看到了结果了

Libsvm二次开发的首先要熟悉调用接口的源码

你一定会有疑问：SVM的参数怎么设置，cross-validation怎么用。那么我们首先来说明一个问题，交叉验证在一般情况下要自己开发自己写。Libsvm内置了交叉验证，但是如果我希望用同交叉验证的数据用决策树来做，怎么办，显然Libsvm并没有保存交叉验证的数据。

============================================================ 我已经将注释写在了源码中。

Svm_train类的文档说明

package service;

import libsvm.*;

import java.io.*;

import java.util.*;

public class svm_train {

private svm_parameter param; // set by parse_command_line

private svm_problem prob; // set by read_problem

private svm_model model;

private String input_file_name; // set by parse_command_line

private String model_file_name; // set by parse_command_line

private String error_msg;

private int cross_validation;

private int nr_fold;

private static svm_print_interface svm_print_null = new svm_print_interface()

{

public void print(String s) {}

};

private static void exit_with_help()

{

System.out.print(

"Usage: svm_train [options] training_set_file [model_file]\n"

+"options:\n"

+"-s svm_type : set type of SVM (default 0)\n"

+" 0 -- C-SVC\n"

+" 1 -- nu-SVC\n"

+" 2 -- one-class SVM\n"

+" 3 -- epsilon-SVR\n"

+" 4 -- nu-SVR\n"

+"-t kernel_type : set type of kernel function (default 2)\n"

+" 0 -- linear: u'*v\n"

+" 1 -- polynomial: (gamma*u'*v + coef0)^degree\n"

+" 2 -- radial basis function: exp(-gamma*|u-v|^2)\n"

+" 3 -- sigmoid: tanh(gamma*u'*v + coef0)\n"

+" 4 -- precomputed kernel (kernel values in training_set_file)\n"

+"-d degree : set degree in kernel function (default 3)\n"

+"-g gamma : set gamma in kernel function (default 1/num_features)\n"

+"-r coef0 : set coef0 in kernel function (default 0)\n"

+"-c cost : set the parameter C of C-SVC, epsilon-SVR, and nu-SVR (default 1)\n"

+"-n nu : set the parameter nu of nu-SVC, one-class SVM, and nu-SVR (default 0.5)\n"

+"-p epsilon : set the epsilon in loss function of epsilon-SVR (default 0.1)\n"

+"-m cachesize : set cache memory size in MB (default 100)\n"

+"-e epsilon : set tolerance of termination criterion (default 0.001)\n"

+"-h shrinking : whether to use the shrinking heuristics, 0 or 1 (default 1)\n"

+"-b probability_estimates : whether to train a SVC or SVR model for probability estimates, 0 or 1 (default 0)\n"

+"-wi weight : set the parameter C of class i to weight*C, for C-SVC (default 1)\n"

+"-v n : n-fold cross validation mode\n"

+"-q : quiet mode (no outputs)\n"

);

System.exit(1);

}

private void do_cross_validation()

{

int i;

int total_correct = 0;

double total_error = 0;

double sumv = 0, sumy = 0, sumvv = 0, sumyy = 0, sumvy = 0;

double[] target = new double[prob.l];

svm.svm_cross_validation(prob,param,nr_fold,target);

if(param.svm_type == svm_parameter.EPSILON_SVR ||

param.svm_type == svm_parameter.NU_SVR)

{

for(i=0;i

{

double y = prob.y[i];

double v = target[i];

total_error += (v-y)*(v-y);

sumv += v;

sumy += y;

sumvv += v*v;

sumyy += y*y;

sumvy += v*y;

}

System.out.print("Cross Validation Mean squared error = "+total_error/prob.l+"\n");

System.out.print("Cross Validation Squared correlation coefficient = "+

((prob.l*sumvy-sumv*sumy)*(prob.l*sumvy-sumv*sumy))/

((prob.l*sumvv-sumv*sumv)*(prob.l*sumyy-sumy*sumy))+"\n"

);

}

else

{

for(i=0;i

if(target[i] == prob.y[i])

++total_correct;

System.out.print("Cross Validation Accuracy = "+100.0*total_correct/prob.l+"%\n");

}

}

private void run(String argv[]) throws IOException

{

System.out.println("我的数组的长度是：" + argv.length) ;

parse_command_line(argv); //解析svm参数的配置，我们去这个方法看看，你可以按住crlt，然后鼠标点击这个方法

read_problem();

error_msg = svm.svm_check_parameter(prob,param);

if(error_msg != null)

{

System.err.print("ERROR: "+error_msg+"\n");

System.exit(1);

}

if(cross_validation != 0)

{

do_cross_validation();

}

else

{

model = svm.svm_train(prob,param);

svm.svm_save_model(model_file_name,model);

}

}

public static void main(String argv[]) throws IOException

{

svm_train t = new svm_train();

t.run(argv);

}

private static double atof(String s)

{

double d = Double.valueOf(s).doubleValue();

if (Double.isNaN(d) || Double.isInfinite(d))

{

System.err.print("NaN or Infinity in input\n");

System.exit(1);

}

return(d);

}

//解析控制台输入的string类型的值，因为svm的参数是由整数来代表的，//那么通过这个方法将控制台输入的字符串解析成为整数的

private static int atoi(String s)

{

return Integer.parseInt(s);

}

//欢迎来到解析svm参数的方法

private void parse_command_line(String argv[])

{

int i; //设置了一个方法域的一个i变量，用于遍历argv这个字符串数组的的哦

svm_print_interface print_func = null; // default printing to stdout，这个是一个接口

//创建一个SVM的参数对象，SVM的参数都在这个对象中。

//具体的参数对象可以看svm_parameter这个类

param = new svm_parameter();

// 默认的SVM设置的值，如果需要修改，那么要从控制台输入，然后下面的for循环会解析svm的参数设置

//我还没用全部搞懂这些参数的意思，但是这些参数的作用完全可以在帮助信息中看到。

param.svm_type = svm_parameter.C_SVC; //默认的支持向量

//param.svm_type = svm_parameter.NU_SVC;

param.kernel_type = svm_parameter.RBF; //默认的核函数高斯核函数

param.degree = 3;

param.gamma = 0; // 1/num_features

param.coef0 = 0;

param.nu = 0.01;

param.cache_size = 100;

param.C = 1;

param.eps = 1e-3;

param.p = 0.1;

param.shrinking = 1;

param.probability = 0;

param.nr_weight = 0;

param.weight_label = new int[0];

param.weight = new double[0];

cross_validation = 0; //表示关闭交叉验证，1表示开启交叉验证（这里不能设置1，因为你设置了也没用）

// 解析选项SVM参数的选项，如果控制台没有输入对于的字符串，那么SVM将使用的是默认的SVM的参数设置

for(i=0;i

{

//返回的是argv这个数组第i个字符串第一个字符，这里说明控制台要输入的时候首先要写一个'-'号.(比如i=4,argv.length=10,argv[4])

//如果不写，那么将break本次的循环，跳出的是整个for循环，所以让文件保存的路径在数组中写到最后

if(argv[i].charAt(0) != '-') break; //如果一遇到不是这个跳出的是整个for循环

//如果查询到了'-'字符，那么会执行这一步了。

//判断这个i的值是不是大于或者等于argv的长度了，如果是数组的长度了，那么就打印出帮助信息。并且会中断虚拟机了

//++i >= argv.length这个应该是先用i再加1，那么下面的操作的时候就是i = i + 1了(i=5)

if(++i>=argv.length)

exit_with_help();

//如果执行了第二个if，那么会执行到这里了。这里的i = 5

switch(argv[i-1].charAt(1)) //用到的字符串仍然是argv[5-1]=argv[4],解析的是第2个字符。

{

case 's': //设置svm的类型

param.svm_type = atoi(argv[i]); //这个赋值就是将argv[5],赋值过去了

break;

case 't': //设置svm的核函数类型

param.kernel_type = atoi(argv[i]);

break;

case 'd': //设置svm参数d的大小，用于多项式核函数

param.degree = atoi(argv[i]);

break;

case 'g': //赋值gamma的

param.gamma = atof(argv[i]);

break;

case 'r': //赋值coef0的值

param.coef0 = atof(argv[i]);

break;

case 'n': //赋值n的值

param.nu = atof(argv[i]);

break;

case 'm': //赋值缓存的值

param.cache_size = atof(argv[i]);

break;

case 'c': //赋值的是惩罚因子的大小

param.C = atof(argv[i]);

break;

case 'e': //赋值的eps的值

param.eps = atof(argv[i]);

break;

case 'p': //赋值******我不想写下去了，因为在实际的应用中，我还没用用到下面的参数。抱歉。

param.p = atof(argv[i]);

break;

case 'h': //

param.shrinking = atoi(argv[i]);

break;

case 'b': //要不要打印出分类的准确率的值

param.probability = atoi(argv[i]);

break;

case 'q':

print_func = svm_print_null;

i--;

break;

case 'v': //设置的交叉验证的值

cross_validation = 1; //开启交叉验证

nr_fold = atoi(argv[i]);

if(nr_fold < 2) //交叉验证的值不能小于1

{

System.err.print("n-fold cross validation: n must >= 2\n");

exit_with_help();

}

break;

case 'w':

++param.nr_weight;

{

int[] old = param.weight_label;

param.weight_label = new int[param.nr_weight];

System.arraycopy(old,0,param.weight_label,0,param.nr_weight-1);

}

{

double[] old = param.weight;

param.weight = new double[param.nr_weight];

System.arraycopy(old,0,param.weight,0,param.nr_weight-1);

}

param.weight_label[param.nr_weight-1] = atoi(argv[i-1].substring(2));

param.weight[param.nr_weight-1] = atof(argv[i]);

break;

default:

//如果一个字符都匹配不到，很遗憾要中断JVM了，并且会打印出那个位子的字符出现了错误，然后打印出帮助信息

System.err.print("Unknown option: " + argv[i-1] + "\n");

exit_with_help();

}//end switch

} //end for

svm.svm_set_print_string_function(print_func); //打印出是不是静音模

式

// determine filenames决定文件名

/**

* 我必须中断下操作来说明控制台应该怎么输入的

* argv = {"-s","1","-t","3","-w","5","我是训练用的文件路径","我是训练完以后保存模型的路径"}

* 具体的1,3,5参数要参考官方说明文档，或者查看设置参数那个类的参数。

* 看到这，你可以继续看下去了

*/

if(i>=argv.length)//这里是了防止没有输入存放文件的路径，或者存放文件的路径不够

exit_with_help();

//到这里，i的应该是字符串数组的倒数第二个了

//其实我一直搞不清楚，为什么for循环完毕了，这个i不是argv数组的长度呢？不是的i的值是数组长度-1也就是数组中倒数第二个位子input_file_name = argv[i]; //将训练的文件路径赋值

System.out.println("POSITION="+(i+1)+"我的训练用的数据存放的路径是：" + input_file_name) ;

if(i

model_file_name = argv[i+1]; //将训练以后的模型路径赋值else

{

int p = argv[i].lastIndexOf('/');

++p; // whew...

model_file_name = argv[i].substring(p)+".model";

}

System.out.println("我的训练用的数据存放的路径是：" + model_file_name) ;

} // end run function

// read in a problem (in svmlight format)

private void read_problem() throws IOException

{

BufferedReader fp = new BufferedReader(new FileReader(input_file_name));

Vector vy = new Vector();

Vector vx = new Vector();

int max_index = 0;

while(true)

{

String line = fp.readLine();

if(line == null) break;

StringTokenizer st = new StringTokenizer(line," \t\n\r\f:");

vy.addElement(atof(st.nextToken()));

int m = st.countTokens()/2;

svm_node[] x = new svm_node[m];

for(int j=0;j

{

x[j] = new svm_node();

x[j].index = atoi(st.nextToken());

x[j].value = atof(st.nextToken());

}

if(m>0) max_index = Math.max(max_index, x[m-1].index);

vx.addElement(x);

}

prob = new svm_problem();

prob.l = vy.size();

prob.x = new svm_node[prob.l][];

for(int i=0;i

prob.x[i] = vx.elementAt(i);

prob.y = new double[prob.l];

for(int i=0;i

prob.y[i] = vy.elementAt(i);

if(param.gamma == 0 && max_index > 0)

param.gamma = 1.0/max_index;

if(param.kernel_type == svm_parameter.PRECOMPUTED)

for(int i=0;i

{

if (prob.x[i][0].index != 0)

{

System.err.print("Wrong kernel matrix: first column must be 0:sample_serial_number\n");

System.exit(1);

}

if ((int)prob.x[i][0].value <= 0 || (int)prob.x[i][0].value > max_index)

{

System.err.print("Wrong input format: sample_serial_number out of range\n");

System.exit(1);

}

}

fp.close();

}

}

Svm_predict类的文档说明

package service;

import libsvm.*;

import java.io.*;

import java.util.*;

public class svm_predict {

private static double atof(String s)

{

return Double.valueOf(s).doubleValue();

}

private static int atoi(String s)

{

return Integer.parseInt(s);

}

private static void predict(BufferedReader input, DataOutputStream output, svm_model model, int predict_probability) throws IOException

{

//欢迎来到这个预测方法，下面开始分析

//设置方法内局部变量

//这个是预测正确的个数的

int correct = 0;

//这个是预测的个数一共有几个

int total = 0;

//分类或者预测的准确率，所以用double error = correct / total ;

double error = 0;

//几个中间变量的参数

double sumv = 0, sumy = 0, sumvv = 0, sumyy = 0, sumvy = 0;

int svm_type=svm.svm_get_svm_type(model);

int nr_class=svm.svm_get_nr_class(model);

double[] prob_estimates=null;

//如果传入进来的1（默认是0）,那么从这里开始执行

//这个是不能用回归svm的

if(predict_probability == 1)

{

if(svm_type == svm_parameter.EPSILON_SVR || //回归SVM

svm_type == svm_parameter.NU_SVR) //回归SVM

{

//打印出出错误了，svm数据不匹配

System.out.print("Prob. model for test data: target value = predicted value + z,\nz: Laplace distribution e^(-|z|/sigma)/(2sigma),sigma="+svm.svm_get_svr_probability(model)+"\n");

}

//用于分类的话就执行这个了

else

{

int[] labels=new int[nr_class]; //取得标签。分类用的标签

svm.svm_get_labels(model,labels);

prob_estimates = new double[nr_class];

output.writeBytes("labels");//写入到文件中去

for(int j=0;j

output.writeBytes(" "+labels[j]);

output.writeBytes("\n");

}

} //end if

//这个一定会执行的

while(true)

{

String line = input.readLine(); //一行一行的读取

if(line == null) break;//如果出现空行，那么就停止，所以在文件中中间不能有空行

StringTokenizer st = new StringTokenizer(line," \t\n\r\f:");

double target = atof(st.nextToken());

int m = st.countTokens()/2;

svm_node[] x = new svm_node[m];

for(int j=0;j

{

x[j] = new svm_node();

x[j].index = atoi(st.nextToken());

x[j].value = atof(st.nextToken());

}

double v;

//如果是分类svm就执行这个

if (predict_probability==1 && (svm_type==svm_parameter.C_SVC || svm_type==svm_parameter.NU_SVC))

{

v = svm.svm_predict_probability(model,x,prob_estimates);

output.writeBytes(v+" ");

for(int j=0;j

output.writeBytes(prob_estimates[j]+" ");

output.writeBytes("\n");

} //end id

else

{

v = svm.svm_predict(model,x);

output.writeBytes(v+"\n");

}

/**

* 做二次开发，这里可动手脚，你可以输入要具体预测对的类在这里显示出来等等

*/

if(v == target) //如果预测正确，那么分类的正确就加一

++correct;

error += (v-target)*(v-target);

sumv += v;

sumy += target;

sumvv += v*v;

sumyy += target*target;

sumvy += v*target;

++total;

} //end while

//如果是回归的svm就用这个

if(svm_type == svm_parameter.EPSILON_SVR ||

svm_type == svm_parameter.NU_SVR)

{

/**

* 这里打印出来的是用于回归问题的信息regression

*/

System.out.print("Mean squared error = "+error/total+" (regression)\n");

System.out.print("Squared correlation coefficient = "+

((total*sumvy-sumv*sumy)*(total*sumvy-sumv*sumy))/

((total*sumvv-sumv*sumv)*(total*sumyy-sumy*sumy))+

" (regression)\n");

}

else //这里打印出来的是用于分类问题的信息classification

System.out.print("Accuracy = "+(double)correct/total*100+

"% ("+correct+"/"+total+") (classification)\n");

}//end function

private static void exit_with_help()

{

System.err.print("usage: svm_predict [options] test_file model_file output_file\n"

+"options:\n"

+"-b probability_estimates: whether to predict probability estimates, 0 or 1 (default 0); one-class SVM not supported yet\n");

System.exit(1);

}

//首先从这里读

public static void main(String argv[]) throws IOException

{

int i, predict_probability=0; //设置两个值，后面一个0表示不开启

// parse options解析选项，解析和train类类似不做说明

for(i=0;i

{

if(argv[i].charAt(0) != '-') break;

++i;

switch(argv[i-1].charAt(1))

{

case 'b':

predict_probability = atoi(argv[i]);

break;

default:

System.err.print("Unknown option: " + argv[i-1] + "\n");

exit_with_help();

}

}

if(i>=argv.length-2)

exit_with_help();

try

{

BufferedReader input = new BufferedReader(new FileReader(argv[i]));

DataOutputStream output = new DataOutputStream(new BufferedOutputStream(new FileOutputStream(argv[i+2])));

svm_model model = svm.svm_load_model(argv[i+1]);

if(predict_probability == 1)

{

if(svm.svm_check_probability_model(model)==0)

{

System.err.print("Model does not support probabiliy estimates\n");

System.exit(1);

}

}

else

{

if(svm.svm_check_probability_model(model)!=0)

{

System.out.print("Model supports probability estimates, but disabled in prediction.\n");

}

}

/**

* 重点来看这个，我们要预测或者分类，中想返回一个预测正确或者分类正确的类别的

* 你可以按住ctrl,然后用鼠标点击这个类

* 三个个参数:

* 一个是模型，已经训练出来的模型

* 一个是输入的测试数据

* 一个是是不是要打印出信息（我没用过，默认是0）

*/

predict(input,output,model,predict_probability);

input.close(); //涉及到文件的操作有关闭的一些操作

output.close();

}

catch(FileNotFoundException e)

{

exit_with_help();

}

catch(ArrayIndexOutOfBoundsException e)

{

exit_with_help();

}

}

}

下面是一些二次开发的介绍

隔点搜索的代码怎么写？

1.我们在寻找最佳svm的参数组合的时候不可能自己去手动的去设置.比如高斯核函数有

两个参数要设置，c和gamma.我们要改写train的代码，将c和gama的参数设置到man 方法中去，直接通过调用main就可以改变c和gamma的

打圈的是自己改的。

如果你能看懂上面的意思，那么我想你的java基础完全可以想出来怎么讲correct正确的作为返回值返回到主main中，你又可以利用这个来写出属于自己的交叉验证

你可以参考一下的调用代码

package com.endual.paper.main_RBF;

import java.io.BufferedWriter;

import java.io.File;

import java.io.FileWriter;

import java.io.IOException;

import service.svm_predict;

import service.svm_train;

public class ComMain_data_dea {

/*

* @param args

* @throws IOException

*/

public void main(int ix) throws IOException {

// TODO Auto-generated method stub

// String []arg ={"file_train\\train1.txt","file_model\\train1_model.txt"};

// String

[]parg={"file_test\\test1.txt","file_model\\train1_model.txt","file_out\\train1_out.txt"};

// System.out.println("........SVM运行开始..........");

// svm_train t = new svm_train();

// svm_predict p= new svm_predict();

// t.main(arg);

java文本编辑器实验报告

Java考核 课程名称Java程序设计 题目名称文本编辑器的设计与实现学生学院计算机学院 专业班级计算机17(2)班 学号3117004479 学生姓名李泽豪 指导教师赵锐 2018 年12 月11 日

一、课程题目 编程实现一个文本编辑器 使其具有新建、打开、保存，编辑（查找、替换、大小写转换等）、统计（字数、行数、字符数等）、格式（字体设置、字体大小、字体颜色、背景颜色等）等功能。 要求：基于JFrame窗体设计、使用菜单进行功能选择。 提示：字体颜色，背景颜色的设置，可使用javax.swing包中的JColorChooser类的静态方法showDialog()调用标准颜色对话框来完成；文件操作可通过javax.swing包中JColorChooser类中的showSaveDialog()、showOpenDialog()方法调用标准的的文件对话框来完成。 二、题目分析与设计 2.1开发环境 使用Eclipse开发软件 2.2需求分析 简单的文本编辑器提供给用户基本纯文本的文字编辑功能，能够读取计算机本地磁盘中的文本内容，将用户文本导入到磁盘中之中，以及实现基本的字体设置（字体，字号，字体颜色）简单的编辑字体的功能，以及统计（字数，行数，字符数），增强视觉体验的背景颜色功能等，简单而实用。而网络上的各种编辑器，有的功能不足（如自带的记事本），而有些编辑器功能太繁杂，仅以日常应用方面来说，一个文本编辑器只需要简单的功能就够了。 2.3功能构架 本程序要构建的文本编辑器按照题目要求，分为四个方面： （1）“文件”菜单：包括“新建”并提示是否保存已编辑内容，“打开”计算机本地磁盘的文本文件，主动“保存”自己已经编辑好的内容到电脑的磁盘或“另存为”新的文件之中，以及“退出”并提示是否保存已编辑的内容。 （2）“编辑”菜单：包括对已编辑文本的一个“查找与替换”功能，对已编辑英文文本的一个“大小写转换”功能。 （3）“格式”菜单：实现对文本的“字体”设置，“字体大小”以及“字体颜色”，还有

文本分类综述

山西大学研究生学位课程论文（2014 ---- 2015 学年第 2 学期） 学院（中心、所）：计算机与信息技术学院 专业名称：计算机应用技术 课程名称：自然语言处理技术 论文题目：文本分类综述 授课教师（职称）：王素格（教授） 研究生姓名：刘杰飞 年级：2014级 学号：201422403003 成绩： 评阅日期： 山西大学研究生学院 2015年 6 月2日

文本分类综述 摘要文本分类就是在给定的分类体系下,让计算机根据给定文本的内容，将其判别为事先确定的若干个文本类别中的某一类或某几类的过程。文本分类在冗余过滤、组织管理、智能检索、信息过滤、元数据提取、构建索引、歧义消解、文本过滤等方面有很重要的应用。本文主要介绍文本分类的研究背景,跟踪国内外文本分类技术研究动态。介绍目前文本分类过程中的一些关键技术，以及流形学习在文本分类中降维的一些应用。并且讨论目前文本分类研究面临的一些问题,及对未来发展方向的一些展望。 关键词文本分类；特征选择；分类器；中文信息处理 1.引言 上世纪九十年代以来，因特网以惊人的速度发展起来，到现在我们进入大数据时代互联网容纳了海量的各种类型的数据和信息，包括文本、声音、图像等。这里所指的文本可以是媒体新闻、科技、报告、电子邮件、技术专利、网页、书籍或其中的一部分。文本数据与声音和图像数据相比，占用网络资源少，更容易上传和下载，这使得网络资源中的大部分是以文本（超文本）形式出现的。如何有效地组织和管理这些信息,并快速、准确、全面地从中找到用户所需要的信息是当前信息科学和技术领域面临的一大挑战。基于机器学习的文本分类系统作为处理和组织大量文本数据的关键技术,能够在给定的分类模型下，根据文本的内容自动对文本分门别类，从而更好地帮助人们组织文本、挖掘文本信息，方便用户准确地定位所需的信息和分流信息。 利用文本分类技术可以把数量巨大但缺乏结构的文本数据组织成规范的文本数据,帮助人们提高信息检索的效率。通过对文本信息进行基于内容的分类,自动生成便于用户使用的文本分类系统,从而可以大大降低组织整理文档耗费的人力资源,帮助用户快速找到所需信息。因此文本分类技术得到日益广泛的关注，成为信息处理领域最重要的研究方向之一。 2.文本分类技术的发展历史及现状 2.1文本分类技术发展历史 国外自动分类研究始于1950年代末，早期文本分类主要是基于知识工程，通过手工定义一些规则来对文本进行分类，这种方法费时费力，还需要对某一领域有足够的了解，才能提炼出合适的规则。H.P.Luhn在这一领域进行了开创性的研究，他将词频统计的思想用于文本分类中。这一时期，主要是分类理论的研究，并将文本分类应用用于信息检索。在这一段时期，提出了很多经典文本分类的数学模型。比如1960年Maron在Journal of ASM上发表了有关自动分类的第一篇论文“On relevance Probabilitic indexing and informarion retriral”，这是Maron和Kuhns提出概的率标引(Probabilitic indexing )模型在信息检

结合中文分词的贝叶斯文本分类

结合中文分词的贝叶斯文本分类 https://www.doczj.com/doc/595777542.html,/showarticle.aspx?id=247 来源:[] 作者:[] 日期:[2009-7-27] 魏晓宁1,2,朱巧明1,梁惺彦2 (1.苏州大学,江苏苏州215021;2.南通大学,江苏南通226007) 摘要:文本分类是组织大规模文档数据的基础和核心。朴素贝叶斯文本分类方法是种简单且有效的文本分类算法,但是属性间强独立性的假设在现实中并不成立,借鉴概率论中的多项式模型,结合中文分词过程,引入特征词条权重,给出了改进Bayes方法。并由实验验证和应用本方法,文本分类的效率得到了提高。 1. Using Bayesian in Text Classification with Participle-method WEI Xiao-ning1,2,ZHU Qiao-ming1,LIANG Xing-yan2 (1.Suzhou University,Suzhou 215006,China;2.Nantong University,Nantong 226007,China) Abstract:Text classification is the base and core of processing large amount of document data.Native Bayes text classifier is a simple and effective text classification method.Text classification is the key technology in organizing and processing large amount of document data.The practical Bayes algorithm is an useful technique which has an assumption of strong independence of different properties.Based on the polynomial model,a way in feature abstraction considering word-weight and participle-method is introduced. At last the experiments show that efficiency of text classification is improved. 1.0引言 文档分类是组织大规模文档数据的基础和核心,利用计算机进行自动文档分类是自然语言处理和人工智能领域中一项具有重要应用价值的课题。现有的分类方法主要是基于统计理论和机器学习方法的,比较著名的文档分类方法有Bayes、KNN、LLSF、Nnet、Boosting及SVM等。 贝叶斯分类器是基于贝叶斯学习方法的分类器,其原理虽然较简单,但是其在实际应用中很成功。贝叶斯模型中的朴素贝叶斯算法有一个很重要的假设,就是属性间的条件独立[1][2],而现实中属性之间这种独立性很难存在。因此,本文提出了一种改进型的基于朴素贝叶斯网络的分类方法,针对于文本特征,结合信息增益于文本分类过程,实验表明文本分类的准确率在一定程度上有所提高。

贝叶斯分类多实例分析总结

用于运动识别的聚类特征融合方法和装置 提供了一种用于运动识别的聚类特征融合方法和装置，所述方法包括：将从被采集者的加速度信号 中提取的时频域特征集的子集内的时频域特征表示成以聚类中心为基向量的线性方程组；通过求解线性方程组来确定每组聚类中心基向量的系数；使用聚类中心基向量的系数计算聚类中心基向量对子集的方差贡献率；基于方差贡献率计算子集的聚类中心的融合权重；以及基于融合权重来获得融合后的时频域特征集。 加速度信号 →时频域特征 →以聚类中心为基向量的线性方程组 →基向量的系数 →方差贡献率 →融合权重 基于特征组合的步态行为识别方法 本发明公开了一种基于特征组合的步态行为识别方法，包括以下步骤：通过加速度传感器获取用户在行为状态下身体的运动加速度信息；从上述运动加速度信息中计算各轴的峰值、频率、步态周期和四分位差及不同轴之间的互相关系数；采用聚合法选取参数组成特征向量；以样本集和步态加速度信号的特征向量作为训练集，对分类器进行训练，使的分类器具有分类步态行为的能力；将待识别的步态加速度信号的所有特征向量输入到训练后的分类器中，并分别赋予所属类别，统计所有特征向量的所属类别，并将出现次数最多的类别赋予待识别的步态加速度信号。实现简化计算过程，降低特征向量的维数并具有良好的有效性的目的。 传感器 →样本及和步态加速度信号的特征向量作为训练集 →分类器具有分类步态行为的能力 基于贝叶斯网络的核心网故障诊断方法及系统 本发明公开了一种基于贝叶斯网络的核心网故障诊断方法及系统，该方法从核心网的故障受理中心采集包含有告警信息和故障类型的原始数据并生成样本数据，之后存储到后备训练数据集中进行积累，达到设定的阈值后放入训练数据集中；运用贝叶斯网络算法对训练数据集中的样本数据进行计算，构造贝叶斯网络分类器；从核心网的网络管理系统采集含有告警信息的原始数据，经贝叶斯网络分类器计算获得告警信息对应的故障类型。本发明，利用贝叶斯网络分类器构建故障诊断系统，实现了对错综复杂的核心网故障进行智能化的系统诊断功能，提高了诊断的准确性和灵活性，并且该系统构建于网络管理系统之上，易于实施，对核心网综合信息处理具有广泛的适应性。 告警信息和故障类型 →训练集 —>贝叶斯网络分类器

java课设—文本编辑器的设计与实现

淮 海 工 学 院 计算机工程学院
课程设计报告
设计名称： 选题名称： 姓 名： 面向对象课程设计 文本编辑器的设计与实现 学 号：
专业班级： 系 （院） ： 设计时间： 设计地点： 计算机工程学院 2015.6.21~2014.7.4 计算机楼机房、教室、宿舍
指导教师评语：
成绩：
签名：
年 月 日

面向对象课程设计报告
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1．课程设计目的
《面向对象程序设计》是一门实践性很强的计算机专业基础课程，课程设计是学习完该课程 后进行的一次较全面的综合练习。其目的在于通过实践加深学生对面向对象程序设计的理 论、方法和基础知识的理解，掌握使用 Java 语言进行面向对象设计的基本方法，提高运用 面向对象知识分析实际问题、解决实际问题的能力。
2．课程设计任务与要求：
课程设计可选用 NetBeans、Eclipse、JBuilder 等作为开发平台以提高开发效率，尽可能熟 练掌握其中一种集成开发环境。建议采用 UML 建模技术进行系统的分析设计，在 Visio 中画出系 统用例图和类图，并将 UML 图复制到设计报告中。 通过这次设计，要求掌握以下内容： 1）面向对象技术中的继承与多态（重载和覆盖）机制、各种修饰符的使用 2）类、包、接口的定义与使用 3）常用工具类与算法的实现（数组、向量、字符串、链表） 4）Java 常用标准 GUI 组件及其事件处理 5）Java 的异常处理机制 6）Java 的数据库连接技术 7）Java 的多线程技术与动画制作 8）Java 的网络编程 任务： 设计一个类似于 Windows 记事本(Notepad)的 Java 程序。可以打开、新建、保存一个文本 文件；对选中的文本进行各种编辑操作（设置字体、字号、字型、对齐方式、背景、前景色、复 制、粘贴、剪切、查找、替换等） ；在文本中能够插入对象。简单文本编辑器提供给用户基本的 纯文本编辑功能， 能够将用户录入的文本存储到本地磁盘中。 能够读取磁盘中现有的纯文本文件， 以及方便用户进行需要的编辑功能。

文本分类入门(八)中英文文本分类的异同

从文本分类系统的处理流程来看，无论待分类的文本是中文还是英文，在训练阶段之前都要经过一个预处理的步骤，去除无用的信息，减少后续步骤的复杂度和计算负担。 对中文文本来说，首先要经历一个分词的过程，就是把连续的文字流切分成一个一个单独的词汇（因为词汇将作为训练阶段“特征”的最基本单位），例如原文是“中华人民共和国今天成立了”的文本就要被切分成“中华／人民／共和国／今天／成立／了”这样的形式。而对英文来说，没有这个步骤（更严格的说，并不是没有这个步骤，而是英文只需要通过空格和标点便很容易将一个一个独立的词从原文中区分出来）。中文分词的效果对文本分类系统的表现影响很大，因为在后面的流程中，全都使用预处理之后的文本信息，不再参考原始文本，因此分词的效果不好，等同于引入了错误的训练数据。分词本身也是一个值得大书特书的问题，目前比较常用的方法有词典法，隐马尔科夫模型和新兴的CRF方法。 预处理中在分词之后的“去停止词”一步对两者来说是相同的，都是要把语言中一些表意能力很差的辅助性文字从原始文本中去除，对中文文本来说，类似“我们”，“在”，“了”，“的”这样的词汇都会被去除，英文中的“ an”，“in”，“the”等也一样。这一步骤会参照一个被称为“停止词表”的数据（里面记录了应该被去除的词，有可能是以文件形式存储在硬盘上，也有可能是以数据结构形式放在内存中）来进行。 对中文文本来说，到此就已初审合格，可以参加训练了（笑）。而英文文本还有进一步简化和压缩的空间。我们都知道，英文中同一个词有所谓词形的变化（相对的，词义本身却并没有变），例如名词有单复数的变化，动词有时态的变化，形容词有比较级的变化等等，还包括这些变化形式的某种组合。而正因为词义本身没有变化，仅仅词形不同的词就不应该作为独立的词来存储和和参与分类计算。去除这些词形不同，但词义相同的词，仅保留一个副本的步骤就称为“词根还原”，例如在一篇英文文档中，经过词根还原后，“computer”，“compute”，“computing”，“computational”这些词全都被处理成“compute”（大小写转换也在这一步完成，当然，还要记下这些词的数目作为compute的词频信息）。 经过预处理步骤之后，原始文档转换成了非常节省资源，也便于计算的形式，后面的训练阶段大同小异（仅仅抽取出的特征不同而已，毕竟，一个是中文词汇的集合，一个是英文词汇的集合嘛）。 下一章节侃侃分类问题本身的分类。

中文文本分类语料

中文文本分类语料 文本自动分类就是用电脑对文本按照一定的分类体系或标准进行自动分类标记。 文本分类问题与其它分类问题没有本质上的区别，其方法可以归结为根据待分类数据的某些特征来进行匹配，当然完全的匹配是不太可能的，因此必须（根据某种评价标准）选择最优的匹配结果，从而完成分类。现如今，统计学习方法已经成为了文本分类领域绝对的主流。 统计学习方法需要一批由人工进行了准确分类的文档作为学习的材料（称为训练集，注意由人分类一批文档比从这些文档中总结出准确的规则成本要低得多），计算机从这些文档中挖掘出一些能够有效分类的规则，这个过程被形象的称为训练，而总结出的规则集合常常被称为分类器。训练完成之后，需要对计算机从来没有见过的文档进行分类时，便使用这些分类器来进行。 下面提供一些网上能下载到的中文的好语料，供研究人员学习使用。 1.中科院自动化所的中英文新闻语料库https://www.doczj.com/doc/595777542.html,/data/13484 中文新闻分类语料库从凤凰、新浪、网易、腾讯等版面搜集。英语新闻分类语料库为Reuters-21578的ModApte版本。 2.搜狗的中文新闻语料库https://www.doczj.com/doc/595777542.html,/labs/dl/c.html 包括搜狐的大量新闻语料与对应的分类信息。有不同大小的版本可以下载。 3.李荣陆老师的中文语料库 https://www.doczj.com/doc/595777542.html,/data/11968 压缩后有240M大小 4.谭松波老师的中文文本分类语料https://www.doczj.com/doc/595777542.html,/data/11970 不仅包含大的分类，例如经济、运动等等，每个大类下面还包含具体的小类，例如运动包含篮球、足球等等。能够作为层次分类的语料库，非常实用。 5.网易分类文本数据https://www.doczj.com/doc/595777542.html,/data/11965 包含运动、汽车等六大类的4000条文本数据。 6.中文文本分类语料https://www.doczj.com/doc/595777542.html,/data/11963 包含Arts、Literature等类别的语料文本。 7.更全的搜狗文本分类语料 https://www.doczj.com/doc/595777542.html,/labs/dl/c.html 搜狗实验室发布的文本分类语料，有不同大小的数据版本供免费下载 8.2002年中文网页分类训练集https://www.doczj.com/doc/595777542.html,/data/15021 2002年秋天北京大学网络与分布式实验室天网小组通过动员不同专业的几十个学生，人工选取形成了一个全新的基于层次模型的大规模中文网页样本集。它包括11678个训练网页实例和3630个测试网页实例，分布在11个大类别中。

贝叶斯算法(文本分类算法)java源码

package com.vista; import java.io.IOException; import jeasy.analysis.MMAnalyzer; /** * 中文分词器 */ public class ChineseSpliter { /** * 对给定的文本进行中文分词 * @param text 给定的文本 * @param splitToken 用于分割的标记,如"|" * @return 分词完毕的文本 */ public static String split(String text,String splitToken) { String result = null; MMAnalyzer analyzer = new MMAnalyzer(); try { result = analyzer.segment(text, splitToken); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } return result; } } 停用词处理 去掉文档中无意思的词语也是必须的一项工作,这里简单的定义了一些常见的停用词，并根据这些常用停用词在分词时进行判断。 package com.vista;

/** * 停用词处理器 * @author phinecos * */ public class StopWordsHandler { private static String stopWordsList[] ={"的", "我们","要","自己","之","将","“","”","，","（","）","后","应","到","某","后","个","是","位","新","一","两","在","中","或","有","更","好",""};//常用停用词public static boolean IsStopWord(String word) { for(int i=0;i

朴素贝叶斯在文本分类上的应用

2019年1月 取此事件作为第一事件,其时空坐标为P1(0,0,0,0),P1′(0,0,0,0),在Σ′系经过时间t′=n/ν′后,Σ′系中会看到第n个波峰通过Σ′系的原点,由于波峰和波谷是绝对的,因此Σ系中也会看到第n个波峰通过Σ′系的原点,我们把此事件记为第二事件,P2(x,0,0,t),P2′(0,0,0,t′).则根据洛伦兹变换,我们有x=γut′,t=γt′。在Σ系中看到t时刻第n个波峰通过(x, 0,0)点,则此时该电磁波通过Σ系原点的周期数为n+νxcosθ/c,也就是: n+νxcosθc=νt→ν=ν′ γ(1-u c cosθ)(5)这就是光的多普勒效应[2],如果ν′是该电磁波的固有频率的话,从式(5)可以看出,两参考系相向运动时,Σ系中看到的光的频率会变大,也就是发生了蓝移;反之,Σ系中看到的光的频率会变小,也就是发生了红移;θ=90°时,只要两惯性系有相对运动,也可看到光的红移现象,这就是光的横向多普勒效应,这是声学多普勒效应中没有的现象,其本质为狭义相对论中的时间变缓。3结语 在本文中,通过对狭义相对论的研究,最终得到了光的多普勒效应的表达式,并通过与声学多普勒效应的对比研究,理解了声学多普勒效应和光学多普勒效应的异同。当限定条件为低速运动时,我们可以在经典物理学的框架下研究问题,比如声学多普勒效应,但如果要研究高速运动的光波,我们就需要在狭义相对论的框架下研究问题,比如光的多普勒效应。相对论乃是当代物理学研究的基石,通过本次研究,使我深刻的意识到了科学家为此做出的巨大贡献,为他们献上最诚挚的敬意。 参考文献 [1]肖志俊.对麦克斯韦方程组的探讨[J].通信技术,2008,41(9):81~83. [2]金永君.光多普勒效应及应用[J].现代物理知识,2003(4):14~15.收稿日期：2018-12-17 朴素贝叶斯在文本分类上的应用 孟天乐（天津市海河中学，天津市300202） 【摘要】文本分类任务是自然语言处理领域中的一个重要分支任务，在现实中有着重要的应用，例如网络舆情分析、商品评论情感分析、新闻领域类别分析等等。朴素贝叶斯方法是一种常见的分类模型，它是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设的分类方法。本文主要探究文本分类的流程方法和朴素贝叶斯这一方法的原理并将这种方法应用到文本分类的一个任务—— —垃圾邮件过滤。 【关键词】文本分类；监督学习；朴素贝叶斯；数学模型；垃圾邮件过滤 【中图分类号】TP391.1【文献标识码】A【文章编号】1006-4222（2019）01-0244-02 1前言 随着互联网时代的发展,文本数据的产生变得越来越容易和普遍,处理这些文本数据也变得越来越必要。文本分类任务是自然语言处理领域中的一个重要分支任务,也是机器学习技术中一个重要的应用,应用场景涉及生活的方方面面,如网络舆情分析,商品评论情感分析,新闻领域类别分析等等。 朴素贝叶斯方法是机器学习中一个重要的方法,这是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设的分类方法。相关研究和实验显示,这种方法在文本分类任务上的效果较好。2文本分类的流程 文本分类任务不同于其他的分类任务,文本是一种非结构化的数据,需要在使用机器学习模型之前进行一些适当的预处理和文本表示的工作,然后再将处理后的数据输入到模型中得出分类的结论。 2.1分词 中文语言词与词之间没有天然的间隔,这一点不同于很多西方语言(如英语等)。所以中文自然语言处理首要步骤就是要对文本进行分词预处理,即判断出词与词之间的间隔。常用的中文分词工具有jieba,复旦大学的fudannlp,斯坦福大学的stanford分词器等等。 2.2停用词的过滤 中文语言中存在一些没有意义的词,准确的说是对分类没有意义的词,例如语气词、助词、量词等等,去除这些词有利于去掉一些分类时的噪音信息,同时对降低文本向量的维度,提高文本分类的速度也有一定的帮助。 2.3文本向量的表示 文本向量的表示是将非结构化数据转换成结构化数据的一个重要步骤,在这一步骤中,我们使用一个个向量来表示文本的内容,常见的文本表示方法主要有以下几种方法: 2.3.1TF模型 文本特征向量的每一个维度对应词典中的一个词,其取值为该词在文档中的出现频次。 给定词典W={w1,w2,…,w V},文档d可以表示为特征向量d={d1,d2,…,d V},其中V为词典大小,w i表示词典中的第i个 词,t i表示词w i在文档d中出现的次数。即tf(t,d)表示词t在文档d中出现的频次,其代表了词t在文档d中的重要程度。TF模型的特点是模型假设文档中出现频次越高的词对刻画文档信息所起的作用越大,但是TF有一个缺点,就是不考虑不同词对区分不同文档的不同贡献。有一些词尽管在文档中出现的次数较少,但是有可能是分类过程中十分重要的特征,有一些词尽管会经常出现在众多的文档中,但是可能对分类任务没有太大的帮助。于是基于TF模型,存在一个改进的TF-IDF模型。 2.3.2TF-IDF模型 在计算每一个词的权重时,不仅考虑词频,还考虑包含词 论述244

基于java的文本编辑器开发

基于java的文本编辑器开发 当今，计算机以及网络技术的飞速发展，社会正快速向信息化社会前进，我们需要更智能，更专业的软件帮助我们完成工作，从而提高了工作效率。 目前文本编辑器种类很多，所提供的功能也很多，但是能满足用户实现多种功能和进行Java的编译与运行很少，不能更好的适应当前用户的要求。本设计所完成的文本编辑器功能是针对学习Java程序语言，因此我们利用Java程序设计虚拟机和软件对用户及使用者的应用过程形成一整套完整的编写代码，编译，运行。 本文本编辑器的开发主要包括界面窗口的菜单栏和工具栏以及树结构，还有链接Java虚拟机实现编译与运行。使用SUN公司的Java中的GUI作为开发技术，利用其提供的各种类与接口，首先建立系统应用原型。 本文本编辑器的开发采用JDK6.0和 UltraEdit为开发工具，操作系统为Windows98/Windows 2000/Windows XP等。

目录 1 前言 (3) 2 问题的提出及可行性研究 (4) 2.1问题的提出及定义 (4) 2.2可行性研究 (5) 2.2.1 对现行文本编辑器的分析 (5) 2.2.2 新文本编辑器的可行性研究分析 (5) 3 用户需求分析 (7) 3.1用户调查 (7) 3.2确定目标系统的功能 (7) 4 系统设计与开发环境 (8) 4.1系统相关类的设计 (8) 4.2开发语言及其开发环境 (12) 4.2.1开发语言概述 (12) 4.2.2 Java开发环境——JDK的介绍 (14) 4.3环境变量的设置 (15) 4.3.1.环境变量的作用 (15) 4.3.2 如何设置环境变量 (16) 5 关键技术和源代码的实现 (18) 5.1关键技术剖析 (18) 5.2源码分析 (19) 6 系统测试 (46) 6.1测试方案 (46) 6.2测试项目 (46) 6.3编辑器截图演示 (47)

基于贝叶斯的文本分类

南京理工大学经济管理学院 课程作业 课程名称：本文信息处理 作业题目：基于朴素贝叶斯实现文本分类姓名：赵华 学号： 114107000778 成绩：

基于朴素贝叶斯实现文本分类 摘要贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。本文作为分类算法的第一篇，将首先介绍分类问题，对分类问题进行一个正式的定义。然后，介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，通过实例讨论贝叶斯分类中最简单的一种：朴素贝叶斯分类。 关键词社区发现标签传播算法社会网络分析社区结构 1引言 数据挖掘在上个世纪末在数据的智能分析技术上得到了广泛的应用。分类作为数据挖掘中一项非常重要的任务，目前在商业上应用很多。分类的目的是学会一个分类函数或分类模型(也常常称作分类器)，该分类器可以将数据集合中的数据项映射到给定类别中的某一个，从而可以用于后续数据的预测和状态决策。目前，分类方法的研究成果较多，判别方法的好坏可以从三个方面进行：1）预测准确度，对非样本数据的判别准确度；2）计算复杂度，方法实现时对时间和空间的复杂度；3）模式的简洁度，在同样效果情况下，希望决策树小或规则少。 分类是数据分析和机器学习领域的基本问题。没有一个分类方法在对所有数据集上进行分类学习均是最优的。从数据中学习高精度的分类器近年来一直是研究的热点。各种不同的方法都可以用来学习分类器。例如，人工神经元网络[1]、决策树[2]、非参数学习算法[3]等等。与其他精心设计的分类器相比，朴素贝叶斯分类器[4]是学习效率和分类效果较好的分类器之一。 朴素贝叶斯方法，是目前公认的一种简单有效的分类方法，它是一种基于概率的分类方法，被广泛地应用于模式识别、自然语言处理、机器人导航、规划、机器学习以及利用贝叶斯网络技术构建和分析软件系统。 2贝叶斯分类 2.1分类问题综述 对于分类问题，其实谁都不会陌生，说我们每个人每天都在执行分类操作一点都不夸张，只是我们没有意识到罢了。例如，当你看到一个陌生人，你的脑子下意识判断TA是男是女；你可能经常会走在路上对身旁的朋友说“这个人一看就很有钱、那边有个非主流”之类的话，其实这就是一种分类操作。 从数学角度来说，分类问题可做如下定义： 已知集合：和，确定映射规则，使得任意有且仅有一个使得成立。（不考虑模 糊数学里的模糊集情况） 其中C叫做类别集合，其中每一个元素是一个类别，而I叫做项集合，其中每一个元素是一个待分类项，f叫做分类器。分类算法的任务就是构造分类器f。

基于TAN结构的贝叶斯文本分类器

2012.1 53 基于TAN 结构的贝叶斯 文本分类器研究 王景中 易路杰 北方工业大学信息工程学院 北京 100144 摘要：朴素贝叶斯分类器是一种简单且有效实现的文本自动类方法，但其独立性假设在实际中是不存在的。在TAN 结构贝叶斯分类算法中，考虑了两两属性间的关联性，对属性间的独立性假设有了一定程度的降低。 关键词：文本分类；贝叶斯；TAN 0 引言 朴素贝叶斯分类器是贝叶斯分类中一种最常见且原理简单，实际应用很成功的方法。朴素贝叶斯分类器中的“朴素”主要是指假设各属性间相互独立。在文本分类中，假设不同的特征项在确定的类别下的条件概率分布相互独立，这样在计算特征项之间的联合分布概率时可以大大提高分类器的速度。目前，很多文本分类系统都采用贝叶斯分类算法，在邮件分类、电子会议、信息过滤等方面都有了广泛的应用。 1 朴素贝叶斯分类器 1.1 贝叶斯公式介绍 贝叶斯定理为：设S 为试验E 的样本空间，A 为E 的事件，1B ，2B ，…n B 为S 的一个划分，且有P(A)>0，P(i B )>0 (i=1，2，…n)，则有： 1 (/)() (/)(/)() i i i n j j j P A B P B P B A P A B P B ==∑ ，i=1，2，…n 。 1.2 贝叶斯文本分类 贝叶斯文本分类模型是一种基于统计方法的分类模型，是现有文本分类算法中最有效的方法之一。其基本原理是：通过样本数据的先验概率信息计算确定事件的后验概率。在文本分类中的应用为：通过计算给定文本的特征值在样本库中某一确定类i C 中的先验概率， 得出给定文本的特征值属于 i C 类的后验概率，再通过比较，得出后验概率最大的即为给 定文本最可能属于的类别。因此，贝叶斯类别判别式为： 12arg max (/,,)NB i n C P C w w w = (1) 本文采用布尔表示法描述文本，每个文本表示为特征矢 量(1w ，2w ， …V w )，V 为特征词表，V 为特征词表总词数，V=(1B ，2B ，…V B )。特征矢量中的i w ={0，1}，1表示特 征词表中的第i 个词出现，0表示没有出现。 根据贝叶斯公式： 121212(,,/)() (/,,)(,,) n i i i n n P w w w C P C P C w w w P w w w = (2) 式中()i P C 为样本集中属于i C 类的概率，12(,,/)n i P w w w C …为i C 类中给定文本特征词的概率。 要求12max (/,,)i n P C w w w …，(2)式中分母12(,,)n P w w w …在给定的所有类别中为固定值，即为常量。因此，只需求： 12arg max (,,/)()NB n i i C P w w w C P C = (3) 式中()i P C 的值为每个类别在样本集中的频率，即为样本集中属于i C 类的文本数与样本集中的总的文本数的比率。12(,,/)n i P w w w C …的值计算比较困难，理论上只有建立一个 足够大的样本集才能准确得到。如何得出12(,,/)n i P w w w C …的值也是贝叶斯算法的关键，直接影响分类的性能。目前只能通过估算得出。 由于贝叶斯分类模型的假设，文本特征属性之间独立同分布，因此各属性联合概率等于各属性概率的乘积，即：

java文本编辑器

软件学院 课程设计报告书 课程名称 设计题目文本编辑器的设计与实现 专业班级XXXXXXXXXXX 学号xxxxxxxxxx 姓名xxx 指导教师

2011 年11月

1 设计时间 2011年11月 2 设计目的 《面向对象程序设计》是一门实践性很强的计算机专业基础课程，课程设计是学习完该课程后进行的一次较全面的综合练习。其目的在于通过实践加深学生对面向对象程序设计的理论、方法和基础知识的理解，掌握使用Java语言进行面向对象设计的基本方法，提高运用面向对象知识分析实际问题、解决实际问题的能力，提高学生的应用能力。目前文本编辑器种类很多，所提供的功能也很多，但是能满足用户实现多种功能和进行Java的编译与运行很少，不能更好的适应当前用户的要求。本设计所完成的文本编辑器功能是针对学习Java程序语言，因此我们利用Java程序设计虚拟机和软件对用户及使用者的应用过程形成一整套完整的编写代码，编译，运行。 3设计任务 文本编辑器的设计与实现：设计一个类似于Windows记事本(Notepad)的Java程序。可以打开、新建、保存一个文本文件；对选中的文本进行各种编辑操作（设置字体、字号、字型、对齐方式、背景、前景色、复制、粘贴、剪切、查找、替换等）；在文本中能够插入对象。 4 设计内容 4.1需求分析 需求分析的任务是确定功能必须完成的工作，也就是对目标系统提出完整、准确、清晰、具体的要求。简单文本编辑器提供给用户基本的纯文本编辑功能，能够将用户录入的文本存储到本地磁盘中。能够读取磁盘中现有的纯文本文件，以及方便用户进行需要的编辑功能。文件操作能够实现新建、保存、打开文档等，编辑操作能过实现文本的剪贴、复制、粘贴等，格式操作能过实现字体设置、背景等，帮助操作能够实现关于主题的查看等功能。 4.2概要设计 4.2.1程序基本功能概括

基于朴素贝叶斯的文本分类算法

基于朴素贝叶斯的文本分类算法 摘要：常用的文本分类方法有支持向量机、K-近邻算法和朴素贝叶斯。其中朴素贝叶斯具有容易实现，运行速度快的特点，被广泛使用。本文详细介绍了朴素贝叶斯的基本原理，讨论了两种常见模型：多项式模型（MM）和伯努利模型（BM），实现了可运行的代码，并进行了一些数据测试。 关键字：朴素贝叶斯；文本分类 Text Classification Algorithm Based on Naive Bayes Author: soulmachine Email：soulmachine@https://www.doczj.com/doc/595777542.html, Blog：https://www.doczj.com/doc/595777542.html, Abstract:Usually there are three methods for text classification: SVM、KNN and Na?ve Bayes. Na?ve Bayes is easy to implement and fast, so it is widely used. This article introduced the theory of Na?ve Bayes and discussed two popular models: multinomial model(MM) and Bernoulli model(BM) in details, implemented runnable code and performed some data tests. Keywords: na?ve bayes; text classification 第1章贝叶斯原理 1.1 贝叶斯公式 设A、B是两个事件，且P(A)>0，称 为在事件A发生的条件下事件B发生的条件概率。 乘法公式P(XYZ)=P(Z|XY)P(Y|X)P(X) 全概率公式P(X)=P(X|Y 1)+ P(X|Y 2 )+…+ P(X|Y n ) 贝叶斯公式 在此处，贝叶斯公式，我们要用到的是

Java第三次作业 《文本编辑器》

《Java语言》课程期末作业 题目第6题：文本编辑器 学院计算机学院 专业网络工程 班别13级(3 )班 学号 姓名 2015年06月17日

一、课程题目 制作一个简单的文本编辑器，交互性要求：【最大选题人数：5】 (1) 可输入文字（仅要求英文及标点符号） (2) 实现一些常用的编辑功能：如复制和粘贴，查找和替换，首字母自动大写，拼写自动更正…… (3) 可打开并显示TXT文件，并且可以将编辑结果保存为TXT文件 二、题目分析与设计 1. 注明所使用的开发环境(Eclipse、NetBeans，JBuilder)。 开发环境：Eclipse

2. 论述题目的需求。给出软件功能架构图。 本题目要求实现类似于一个记事本的文本编辑器功能。要能够输入文字，能够实现一些常用的编辑功能，可打开并显示TXT文件，并且可以将编辑结果保存为TXT文件。本程序要构建的记事本程序参照了Windows操作系统的记事本工具，其功能有以下几个方面: ① 菜单栏中有“文件”，“编辑”，“字体”三个主菜单。 ②“文件”菜单有“新建”，“打开”，“保存”三个菜单项：分别用于新 建文件，打开文件，保存文件。 ③“编辑”菜单中有“复制”“剪切”“粘贴”“查找”“替换”五个菜单项：用于实现复制所选文字，剪切所选文字，粘贴文字，查找，替换等功能。 ④“字体”中有“格式”一个菜单项：用来控制文本框中文本的字体类型功能； 软件功能架构图：

3. 论述界面设计过程，指出其设计上的创意及组件的布局策略。 这个框架主要运用盒子布局对象和grid布局对象操作。对于文本编辑器的菜单组件如下。 “文件”菜单里： “编辑”菜单里“字体”菜单里 4. 论述程序逻辑的实现，包括类的设计、对象的协作过程等，必要时加以各种图形和表格辅助论述。不得以粘贴代码的方式代替设计部分。 首先，自定义一个editor类，该类继承了JFrame类和ActionListener、ItemListener 接口。在主类的主方法中，用editor创建一个对象bianji。 在editor的构造方法中设计好第一个界面的布局和组件。设计一个菜单条组件，

Python贝叶斯文本分类模型从原理到实现

Python贝叶斯文本分类模型从原理到实现 朴素贝叶斯分类器是一种有监督学习，常见有两种模型，多项式模型(multinomial model)即为词频型和伯努利模型(Bernoulli model)即文档型。二者的计算粒度不一样，多项式模型以单词为粒度，伯努利模型以文件为粒度，因此二者的先验概率和类条件概率的计算方法都不同。计算后验概率时，对于一个文档d，多项式模型中，只有在d中出现过的单词，才会参与后验概率计算，伯努利模型中，没有在d中出现，但是在全局单词表中出现的单词，也会参与计算，不过是作为“反方”参与的（避免消除测试文档时类条件概率中有为0现象而做的取对数等问题）。 一、数据集 数据集是有8个分类的文本数据集，使用了结巴分词对每个文本分词，每个单词当作特征，再利用二元词串构造更多特征，然后去掉停用词，去掉出现次数太多和太少的特征，得到了19630个特征。取1998个样本用于训练，509个用于测试。基于词袋模型的思路将每个文本转换为向量，训练集和测试集分别转换为矩阵，并用python numpy模块将其保存为npy格式。数据集共使用了19630个单词作为特征，特征值是词在文本中出现的次数。8个分类，分别是1、2、...、8。训练集共1998个样本，测试集共509个样本。 二、朴素贝叶斯分类器划分邮件算法 朴素贝叶斯分类器，基于贝叶斯定理，是一个表现良好的分类方法。 1、公式原理推导 主要根据事件间的相互影响进行公式推断。 1.1、条件概率: P(A|B) = P(A,B)/P(B) A和B是随机事件，P(A|B)也就是在事件B发生的前提下事件A发生的概率。P(A,B)表示A、B都发生的概率。 这样一来，我们可以通过统计结果计算条件概率。例如假设有1000封邮件，垃圾邮件有300封，出现单词购买的邮件为50封，而即是垃圾邮件又同时出现了购买这个单词的邮件共有20封。如果把垃圾邮件看成事件A，邮件里出现单词购买看成事件B，那么P(A)是指垃圾邮件出现的概率，因为没考虑其他的因素对A的影响，也可以将P(A)看做A的先验概率，这里： P(A) = 300/1000 = 0.3 同理， P(B) = 50/1000 = 0.05 P(A,B)是指A和B同时发生的概率， P(A,B) = 20/1000 = 0.02 根据条件概率的公式，能够得到 P(A|B) = 0.02 / 0.05 = 0.4 因为有B的影响，P(A|B)也叫做A的后验概率。

制作一个文本编辑器java课程设计报告

《Java语言程序设计》课程设计报告 设计题目：制作一个文本编辑器 分院：电信分院 班级： 姓名： 学号： 指导教师：黄建华 实验地点：三教机六 课设时间： 2009-12-20——2009-12-25 二OO九年十二月二十五日

《Java语言程序设计课程设计》 目录 一、设计思路 (2) 二、设计过程 (3) 三、测试结果 (12) 四、心得体会 (13) 五、程序代码 (14)

一、设计思路 （一）设计概念 要制作一个文本编辑器，首先得理清思路，要做一个什么样的文本编辑器，做成的编辑器要求要实现哪些功能，要实现这些功能分别需要用到什么方法以及怎样组织编辑器的框架结构等等问题。现把我的设计思路简要介绍如下： 1、明确设计要求 首先要创建了一个窗体，标题为“×××设计的文本编辑器”，设计要要编辑文件和编辑这两个菜单项，要求在文件菜单项上添加新建、打开、保存、退出四个下拉子菜单，要求当用户单击新建时就可以新建一个空白文档；当单击打开时可以从已有的目录下打开需要打开的文本文件，在原有文件中可以选择要打开的文件；当单击保存时可以出现保存的路径，选择自己要保存到的路径将文件保存到指定的文件夹中；单击退出菜单时退出文件的下拉菜单。在编辑菜单下的子菜单复制，可以进行对文本的复制。在文本区要求当单击鼠标右键时可以弹出菜单，要求有两个子菜单为复制和字体，通过单击字体菜单可以实现对字体改变。而且在窗体的右上方有三个按钮可以实现最小化、最大化、和关闭。而且用户也可以根据自己的需要改变窗体的大小。 2、确定设计思路即设计步骤（必须想到要用到哪几个方面的程序、包、方法、以及基本的程序语言） （1）创建一个窗体，包括构造一个文本域为编辑器各种功能的实现提供一个伸展平台；（2）新建一个空的菜单条，然后添加菜单项（文件菜单和编辑菜单）； （3）设计程序在菜单项下添加子菜单，文本菜单对应新建、打开、保存和退出，编辑菜单包括的子菜单为复制和粘贴； （4）添加右键快捷弹出式菜单，包括复制、字体等菜单项。 3、上两步都完成以后，就进入程序的检测运行阶段即所谓的编译运行，看是否符合设计要求，是否达到理想中的那种效果，在测验阶段，要一步一步完善自己的作品直至真正意义上的完成整个设计过程。