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基于K近邻算法的文本自动分类的任务书

任务名称：基于K近邻算法的文本自动分类

任务描述：

随着互联网的发展和普及，以及数据的大量积累，人们需要更加高效、

准确地对文本进行分类和归类，以便于更好地管理、利用这些文本信息。

文本分类是信息检索、文本挖掘、自然语言处理等领域中必不可少的基

础任务之一。

本任务要求使用K近邻算法对文本进行自动分类。K近邻算法是一种基础

的机器学习算法，其主要思想是通过计算目标文本与已知类别样本之间

的距离（或相似度），将其划归到距离最近的邻居所属的类别中。

本任务的具体要求如下：

1.数据集

使用给定的文本数据集，该数据集包含多个类别的文本样本，每个样本

均为一个文本文件，其中包含了该文本所属的类别信息（标签）。

2.预处理

对文本数据进行预处理，包括但不限于：

（1）去除文本中的无用符号和特殊字符；

（2）将所有的文本转换为小写字母，以消除大小写的影响；

（3）将文本转换为数值向量，以便于进行算法计算。

3.K近邻算法实现

实现K近邻算法，包括但不限于：

（1）选择合适的距离计算方式；

（2）选择合适的K值；

（3）计算目标文本与已知样本之间的距离（或相似度）；

（4）根据距离（或相似度）从近到远排序，选择距离最近的K个样本

所属的类别；

（5）将目标文本划归到距离最近的K个样本所属的类别中。

4.模型评估

使用正确率和错误率等指标评估模型的性能，可以使用交叉验证法或留

出法等方法进行模型的评估。

5.结果分析

对文本分类结果进行分析，包括但不限于：

（1）分析算法的优缺点；

（2）分析错误分类的原因；

（3）提出改进方案。

6.实验报告

根据完成的任务，编写实验报告，内容包括但不限于：

（1）论述实验背景和意义；

（2）对文本数据进行预处理的方法和步骤；

（3）K近邻算法的实现过程和具体步骤；

（4）对实验结果的分析和总结。

参考文献：

[1]陈航.《机器学习实战》.北京:人民邮电出版社,2013.

[2]王斌,曹云飞,胡伟.基于K近邻算法的文本自动分类研究.计算机科

学,2019,46(5):198-202.