实例介绍
【实例简介】
基于贝叶斯及KNN算法的newsgroup文本分类器,eclipse工程 程序运行方法：用eclipse打开工程，并将newsgroup文档集解压到 F:\DataMiningSample\orginSample目录下，同时在F:\DataMiningSample\ 下建好如附件“F盘DataMiningSample目录下的数据子目录结构”图中的目录， 停用词表也放在"F:/DataMiningSample/目录下，即可运行eclipse工程。程序 会依次执行数据预处理、贝叶斯分类、KNN分类，输出10次交叉验证实验的分类 结果、准确率统计及混淆矩阵。
【实例截图】
【核心代码】
基于贝叶斯及KNN算法的newsgroup文本分类器
├── DataMiningClassify
│ ├── bin
│ │ └── com
│ │ └── pku
│ │ └── yangliu
│ │ ├── ClassifierMain.class
│ │ ├── ComputeWordsVector.class
│ │ ├── CreateTrainAndTestSample.class
│ │ ├── DataPreProcess.class
│ │ ├── KNNClassifier$ByValueComparator.class
│ │ ├── KNNClassifier.class
│ │ ├── NaiveBayesianClassifier.class
│ │ └── Stemmer.class
│ └── src
│ └── com
│ └── pku
│ └── yangliu
│ ├── ClassifierMain.java
│ ├── ComputeWordsVector.java
│ ├── CreateTrainAndTestSample.java
│ ├── DataPreProcess.java
│ ├── KNNClassifier.java
│ ├── NaiveBayesianClassifier.java
│ └── PorterAlgorithm.java
├── F盘DataMiningSample目录下的数据子目录结构.jpg
├── readme.txt
└── stopwords.txt
9 directories, 18 files
基于贝叶斯及KNN算法的newsgroup文本分类器,eclipse工程 程序运行方法：用eclipse打开工程，并将newsgroup文档集解压到 F:\DataMiningSample\orginSample目录下，同时在F:\DataMiningSample\ 下建好如附件“F盘DataMiningSample目录下的数据子目录结构”图中的目录， 停用词表也放在"F:/DataMiningSample/目录下，即可运行eclipse工程。程序 会依次执行数据预处理、贝叶斯分类、KNN分类，输出10次交叉验证实验的分类 结果、准确率统计及混淆矩阵。
【实例截图】
【核心代码】
基于贝叶斯及KNN算法的newsgroup文本分类器
├── DataMiningClassify
│ ├── bin
│ │ └── com
│ │ └── pku
│ │ └── yangliu
│ │ ├── ClassifierMain.class
│ │ ├── ComputeWordsVector.class
│ │ ├── CreateTrainAndTestSample.class
│ │ ├── DataPreProcess.class
│ │ ├── KNNClassifier$ByValueComparator.class
│ │ ├── KNNClassifier.class
│ │ ├── NaiveBayesianClassifier.class
│ │ └── Stemmer.class
│ └── src
│ └── com
│ └── pku
│ └── yangliu
│ ├── ClassifierMain.java
│ ├── ComputeWordsVector.java
│ ├── CreateTrainAndTestSample.java
│ ├── DataPreProcess.java
│ ├── KNNClassifier.java
│ ├── NaiveBayesianClassifier.java
│ └── PorterAlgorithm.java
├── F盘DataMiningSample目录下的数据子目录结构.jpg
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