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基于Python与MATLAB混合编程的文本分类应用案例设计

刘卫国  陈斌  
【摘要】: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Python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。

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