用朴素贝叶斯分类方法实现垃圾邮件分类

资 源 简 介

用朴素贝叶斯分类方法实现垃圾邮件分类

详 情 说 明

朴素贝叶斯分类方法是一种基于概率统计的机器学习算法，广泛应用于文本分类任务，如垃圾邮件识别。其核心思想是利用贝叶斯定理计算文本属于某个类别的概率，并选择概率最大的类别作为预测结果。

该方法假设特征之间相互独立（即“朴素”的含义），尽管现实中这一假设可能不完全成立，但在垃圾邮件分类中依然表现良好。

实现步骤通常包括： 数据预处理：对邮件文本进行分词、去停用词、词干提取等操作，将其转化为可处理的词向量。 构建词袋模型：统计所有出现的词汇，并计算每个词在垃圾邮件和正常邮件中的出现频率。 计算概率：根据训练数据，计算先验概率（垃圾邮件和正常邮件的比例）和条件概率（每个词在垃圾邮件或正常邮件中出现的概率）。 分类预测：对于新邮件，利用朴素贝叶斯公式计算其属于垃圾邮件或正常邮件的概率，并进行分类。

在MATLAB中实现时，可借助文本处理工具箱进行分词和词频统计，同时利用概率计算函数完成分类逻辑。该方法的优势在于计算高效，适合处理大规模文本数据，但需注意处理未登录词的问题，通常可通过平滑技术解决。