1、獲取訓練文件集合。訓練文件的好壞對分了結果至關重要。一般是公認的，經過人工分類的庫。
3、文件特徵選擇。在所有文件特徵向量中，選取最優子集表示文件，減少特徵向量計算量。
4、選擇分類器。knn，svm是文字分類中常用的分類模型。當然，也可以選擇bayes、回歸模型等。
5、效能評估，引數調優。根據分類效果，調整引數，使分類效果更好。
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文字挖掘是的過程是什麼，主要劃分為幾個步驟？
第一步 適合應用的文件一般是確定的大量文字資料。文件聚類方法經常用語解決 大量 這個問題。這些方法是非監督的學習方法，最受歡迎的文件聚類方法是k means聚類和凝聚層次聚類。第二步 文字是被清洗了的 它從網頁上的廣告中拆離出來 標準化文字從二進位制格式轉換而來 表 數字等式都是經過處理的 還有其它...