基于余弦相似性的文档分类

在机器学习，支持向量机（SVM，还支持矢量网络[1]）的监督学习模型相关的学习算法，分析数据，识别模式，用于分类和回归分析。给定一组训练实例，每个标记为属于两类，一种SVM训练算法构建了一个模型，分配新的实例为一类或其他，使其成为非概率二元线性分类。一个SVM模型是的例子如在空间中的点，映射使得的不同类别的例子是由一个明显的差距是尽可能宽划分的表示。新的例子，然后映射到同一个空间，并根据预测他们落在差距哪边就属于一个类别。除了执行线性分类，支持向量机可以使用所谓的核技巧，它们的输入隐含映射成高维特征空间中有效地进行非线性分类。

1.用seg进行分词    输入参数一：输入文本语料所在的文件夹路径。 如  文本文件语料都放在 train//text 文件夹下，则参数为：train//text//* 。 注意：必须每篇文章在一个txt文本中。   输入参数二：输入存储分词后的结果文件所在的文件夹路径：如：result//text。注意：不需要加*   本工具采用了中科院的中文分词工具，ICTCLAS，请自行到ICTCLAS官网下载该工具。并把Data文件夹，Configure.xml，ICTCLAS30.h，ICTCLAS30.lib，ICTCLAS30.dll放在和seg.exe同文件夹下面。 2.getFeature获取特征：输入参数格式如上。   其输入语料为seg分词的结果。   注意：请把ICTCLAS30.dll放在于getFeature.ext同一个文件夹下面 3.getSVMTtrain转化成libSVM的格式   输入参数1：输入文本语料所在的文件夹路径。 如  文本文件语料都放在 train//text 文件夹下，则参数为：train//text//* 。其输入的文件为getFeature后得到的结果。 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

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