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基于Python与MATLAB混合编程的文本分类应用案例设计

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案例教学是重要的教学方法.利用朴素贝叶斯分类算法,以单词出现频率作为特征对文本进行分类.定义MATLAB函数以实现朴素贝叶斯分类器训练与文本分类功能,然后在Python程序中通过MATLAB引擎调用MATLAB函数.与Python调用NumPy第三方库的实现方法进行对比,发现使用混合编程实现文本分类器的错误率为4.5%,比单独使用Python实现的错误率降低了1.5%,但混合编程的程序执行效率不如单独使用Py⁃thon的方法.将该文本分类应用案例用于Python或MATLAB课程教学,可更好地引导学生选择恰当的实现方法,培养学生的计算机应用能力.
Design of Text Classification Application Case Based on Python and MATLAB Mixed Programming

刘卫国、陈斌

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中南大学计算机学院

中南大学自动化学院,湖南长沙410083

混合编程 文本分类 应用案例 朴素贝叶斯算法

2020jy040

2021

软件导刊
湖北省信息学会

软件导刊

影响因子:0.524
ISSN:1672-7800
年,卷(期):2021.20(7)
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