基于改进K近邻算法的手机电子邮件内容自动分类研究(pdf 48页)

目录
目录II
第一章绪论1
11研究背景1
12研究目的和意义。1
13手机电子邮件分类技术研究现状2
131贝叶斯分类方法2
1。32决策树分类方法3
133支持向量机方法3
134K近邻分类方法3
14本文的研究内容4
第二章手机电子邮件分类与指标选取5
21电子邮件5
211电子邮件的工作原理5
212电子邮件格式5
22手机电子邮件自动分类的必要性6
23手机电子邮件自动分类8
24手机电子邮件自动分类指标和评价指标。9
241词频与反文档频率10
242查全率11
2，43查准率11
244互信息～11
25本章小结12
第三章手机电子邮件分类算法与改进K近邻分类算法13
31分类算法概念13
32决策树13
321决策树的数学原理13
32，2决策树分支标准选取一15
323决策树的剪枝与验证16
33贝叶斯分类16
331贝叶斯数学原理16
332贝叶斯算法17
34 K近邻分类与改进K近邻分类19
34，1 K近邻分类19
342非负矩阵奇异值分解21
35本章小结23
第四章改进K近邻分类算法进行电子邮件自动分类的实证分析24
41电子邮件解析。24
42中文分词25
421中文分词方法26
422正向最大匹配法分词器26
424停用词过滤器28
43词频统计29
4。4改进K近邻分类器29
441特征词矩阵分解30
442 K近邻分类32
443结果分析33
45本章小结34
第五章总结与展望35
51总结。35
52展望。36
参考文献。37
致谢39
攻读硕士学位期间发表的论文40
附录A41

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