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基于K近邻算法的文本自动分类的任务书
任务名称：基于K近邻算法的文本自动分类
任务描述：
随着互联网的发展和普及，以及数据的大量积累，人们需要更加高效、准确地对文本进行分类和归类，以便于更好地管理、利用这些文本信息。文本分类是信息检索、文本挖掘、自然语言处理等领域中必不可少的基础任务之一。
本任务要求使用K近邻算法对文本进行自动分类。K近邻算法是一种基础的机器学习算法，其主要思想是通过计算目标文本与已知类别样本之间的距离（或相似度），将其划归到距离最近的邻居所属的类别中。
本任务的具体要求如下：
1.数据集
使用给定的文本数据集，该数据集包含多个类别的文本样本，每个样本均为一个文本文件，其中包含了该文本所属的类别信息（标签）。
2.预处理
对文本数据进行预处理，包括但不限于：
（1）去除文本中的无用符号和特殊字符；
（2）将所有的文本转换为小写字母，以消除大小写的影响；
（3）将文本转换为数值向量，以便于进行算法计算。
3.K近邻算法实现
实现K近邻算法，包括但不限于：
（1）选择合适的距离计算方式；
（2）选择合适的K值；
（3）计算目标文本与已知样本之间的距离（或相似度）；
（4）根据距离（或相似度）从近到远排序，选择距离最近的K个样本所属的类别；
（5）将目标文本划归到距离最近的K个样本所属的类别中。
4.模型评估
使用正确率和错误率等指标评估模型的性能，可以使用交叉验证法或留出法等方法进行模型的评估。
5.结果分析
对文本分类结果进行分析，包括但不限于：
（1）分析算法的优缺点；
（2）分析错误分类的原因；
（3）提出改进方案。
6.实验报告
根据完成的任务，编写实验报告，内容包括但不限于：
（1）论述实验背景和意义；
（2）对文本数据进行预处理的方法和步骤；
（3）K近邻算法的实现过程和具体步骤；
（4）对实验结果的分析和总结。
参考文献：
[1]陈航.《机器学习实战》.北京:人民邮电出版社,2013.
[2]王斌,曹云飞,胡伟.基于K近邻算法的文本自动分类研究.计算机科学,2019,46(5):198-202.