MATLAB实现的TF-IDF与卡方检验SVM文本分类系统

资 源 简 介

本MATLAB项目提供完整的文本分类解决方案，集成了文本预处理、TF-IDF特征提取、卡方检验特征选择和SVM分类功能。支持用户导入已分词数据，自动完成特征矩阵构建及筛选，适用于高效精准的文本分类任务。

详 情 说 明

基于TF-IDF与卡方检验的SVM文本分类系统

项目介绍

本项目是一个完整的文本分类解决方案，通过MATLAB实现文本预处理、特征提取、特征选择与机器学习分类功能。系统支持用户导入已分词的文本数据，自动计算TF-IDF特征矩阵并应用卡方检验进行特征筛选，使用LIBSVM库的SVM分类器进行模型训练与预测。用户可自定义卡方检验阈值优化特征选择效果，系统最终输出分类准确率和预测结果。

功能特性

• 文本预处理：支持已分词的文本数据导入，词语间用空格分隔
• TF-IDF特征提取：自动计算文档的词频-逆文档频率特征矩阵
• 卡方检验特征选择：用户可调节阈值参数进行特征筛选优化
• SVM分类模型：基于LIBSVM库实现高效的文本分类
• 性能评估：提供混淆矩阵可视化及详细的分类指标分析
• 灵活配置：支持用户自定义特征选择阈值和模型参数

使用方法

数据准备

1. 训练数据：准备已分词的文本数据集（.txt或.mat格式），每行代表一个文档，词语间用空格分隔
2. 标签文件：准备对应的数值型标签向量
3. 测试数据：准备格式与训练集一致的测试集数据

参数设置

• 设置卡方检验阈值参数，用于控制特征选择的严格程度

运行系统

运行主程序文件，系统将自动完成以下流程：

1. 数据导入与预处理
2. TF-IDF特征矩阵计算
3. 基于卡方检验的特征筛选
4. SVM模型训练与优化
5. 测试集预测与性能评估

结果输出

系统将生成：

• 模型训练结果（SVM参数、特征维度、训练准确率）
• 预测结果（测试集标签、混淆矩阵、分类指标）
• 中间结果（TF-IDF矩阵、特征索引）

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• LIBSVM for MATLAB工具箱
• 文本数据需预先完成分词处理

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能流程，包括数据读取与解析、TF-IDF特征计算、卡方检验特征选择、SVM模型训练与参数优化、分类预测执行以及结果可视化与输出。该文件整合了所有关键模块，提供完整的文本分类流水线处理能力。