Text is text mining preprocessing c

Text is text mining preprocessing crucial step process, which directly affects the late job classification, clustering, association rules, such as the effect of the more conventional operations text word, to stop words, word frequency analysis, text feature extraction is also text preprocessing the core content.
Text classification is preprocessed data, the process of selecting classifier training, evaluation and feedback of results. In this paper, a common classification algorithm TF-IDF classification, NaiveBayes classification, Knn classification, decision tree classification, neural network classifiers and support vector classification. Classification does not exist merits of each set of data has its appropriate classifier, so when training classification model, you need to try different classifiers and different parameters in order to achieve the optimization model.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ข้อความเป็นขั้นตอนการเตรียมการทำเหมืองข้อความกระบวนการขั้นตอนที่สำคัญซึ่งมีผลโดยตรงต่อปลายจำแนกงานการจัดกลุ่มกฎสมาคมเช่นผลกระทบของการดำเนินงานธรรมดาคำข้อความที่จะหยุดคำวิเคราะห์ความถี่ของคำสกัดคุณลักษณะข้อความนอกจากนี้ยังมีข้อความ preprocessing เนื้อหาหลัก.
การจัดหมวดหมู่ข้อความเป็นข้อมูล preprocessed กระบวนการของการเลือกฝึกอบรมลักษณนามการประเมินผลและข้อเสนอแนะของผลการ ในบทความนี้ขั้นตอนวิธีการจัดหมวดหมู่ทั่วไปจำแนก TF-IDF จำแนก NaiveBayes จำแนก Knn ตัดสินใจจำแนกต้นไม้แยกแยะเครือข่ายประสาทและการสนับสนุนการจัดหมวดหมู่เวกเตอร์ จำแนกไม่ได้อยู่ประโยชน์ของชุดของข้อมูลที่แต่ละคนมีลักษณนามที่เหมาะสมของมันดังนั้นเมื่อรูปแบบการจัดหมวดหมู่การฝึกอบรมคุณจะต้องพยายามแยกแยะที่แตกต่างกันและพารามิเตอร์ที่แตกต่างกันเพื่อให้บรรลุรูปแบบการเพิ่มประสิทธิภาพ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ข้อความข้อความเหมืองแร่การเตรียมกระบวนการขั้นตอนที่สำคัญ ซึ่งมีผลโดยตรงต่อการจำแนกงานสายคลัสเตอร์สมาคมกฎ เช่น ผลของการดำเนินงานปกติมากกว่าคำข้อความ หยุดคำพูด การวิเคราะห์ความถี่ของคำ , การสกัดคุณลักษณะข้อความเป็นข้อความหลัก การเตรียมเนื้อหา ข้อความ preprocessed
การจำแนกข้อมูลกระบวนการของการเลือกฝึกอบรมลักษณนาม การประเมินผลและความคิดเห็นของผลลัพธ์ ในกระดาษนี้ , ทั่วไป tf-idf การจำแนกขั้นตอนวิธีการจำแนก นา ฟ เบส์หมวดหมู่ หมวดหมู่ knn ประเภทต้นไม้ การตัดสินใจคำ และการจำแนกเครือข่ายประสาทแบบสนับสนุน ไม่มีหมวดหมู่อุปนิสัยของแต่ละชุดข้อมูลมีขนาดที่เหมาะสม ,ดังนั้น เมื่อฝึกการจำแนกรูปแบบคุณจะต้องลองคำที่แตกต่างกัน และค่าพารามิเตอร์ที่แตกต่างกันเพื่อให้บรรลุการเพิ่มประสิทธิภาพแบบ