使用KNN算法进行BBC新闻文本分类 - Python代码示例

使用KNN算法对BBC新闻进行文本分类，首先需要对数据进行处理和清洗，将文章内容转换为数值型特征向量，并将分类标签转换为数值型标签。然后将数据集拆分为训练集和测试集，使用KNN算法对测试集进行分类，并评估分类效果。

以下是可能的代码实现：

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
train_data = pd.read_csv('BBC News Train.csv')
test_data = pd.read_csv('BBC News Test.csv')

# 处理和清洗数据集
vectorizer = CountVectorizer(stop_words='english')
X_train = vectorizer.fit_transform(train_data['Text'])
y_train = train_data['Category']
X_test = vectorizer.transform(test_data['Text'])

# 将分类标签转换为数值型标签
categories = list(set(y_train))
cat_dict = dict(zip(categories, range(len(categories))))
y_train = y_train.map(cat_dict)

# 训练KNN模型并分类测试集
k = 5 # K值
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)
knn.fit(X_train, y_train)
y_pred = knn.predict(X_test)

# 将数值型标签转换回分类标签
inv_cat_dict = {v: k for k, v in cat_dict.items()}
y_pred = pd.Series(y_pred).map(inv_cat_dict)

# 评估分类效果
y_true = test_data['Category']
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

上述代码使用sklearn库中的CountVectorizer和KNeighborsClassifier实现KNN算法，使用accuracy_score函数评估分类效果。需要注意的是，在处理和清洗数据集时，使用了stop_words='english'参数去除了英语停用词。