为什么文档分类有用以及我们为什么要使用它？

[tanjimajha12]

文档分类或文档分类是信息科学或计算机科学中的一个问题。我们将文档分配到一个或多个类别或类别中。这可以手动完成，也可以使用一些算法完成。

人工分类又称为智力分类，主要用于图书馆学，而算法分类则用于信息和计算机科学。使用这两种分类方法解决的问题不同，但它们仍然有重叠，因此存在对文档分类的跨学科研究。

分类可以帮助组织满足在规定时间 波斯尼亚和黑塞哥维那手机号码数据库 范围内检索特定信息的法律和监管要求，这通常是实施数据分类的动机。

然而，由于每个组织都会生成不同类型和数量的数据，因此不同组织的数据策略存在很大差异。

德勤数据业务合伙人安迪·惠顿 (Andy Whitton) 表示：

“全面数据分类可能是一项非常昂贵的活动，很少有组织能够做好。经过认证的数据库技术可以标记每个数据项，但根据我们的经验，只有政府会这样做，因为成本问题。”

惠顿表示，公司需要选择某些类型的数据进行分类，例如账户数据、个人数据或具有商业价值的数据。他补充说，大多数公司的起点是根据其机密性要求对数据进行分类，为日益机密的数据增加更多安全性。

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“如果出了问题，这可能会对外部造成最大的破坏，而且对内部也非常敏感。例如，每个人都非常保护工资数据，”惠顿说。

文档分类的类型和技术
监督文档分类
无监督文档分类
（i）监督文档分类：
在监督分类中，外部机制（例如人工反馈）提供有关文档分类的正确信息。

使用 Python 和机器学习进行文档分类
监督分类
（二）无监督文档分类：
在无监督文档分类中，也称为文档聚类，其中分类必须完全不参考外部信息。文档聚类涉及使用描述符和描述符提取。描述符是描述集群内内容的单词集。文档聚类通常被认为是一个集中式过程。文档聚类的示例包括针对搜索用户的 Web 文档聚类。

使用 Python 和机器学习进行文档分类
监督分类与无监督分类
文档聚类的应用
文档聚类的应用可以分为在线和离线两种类型。与离线应用相比，在线应用通常受到效率问题的限制。文本聚类可用于不同的任务，例如对相似文档（新闻、推文等）进行分组以及分析客户/员工反馈，在所有文档中发现有意义的隐含主题。

算法
一般来说，有两种常见的算法。

(i) 第一种是基于层次结构的算法，包括单链接、全链接、组平均和Ward法。通过聚合或划分，可以将文档聚类为层次结构，适合浏览。但此类算法通常存在效率问题。

(ii) 另一种算法是使用 K-means 算法及其变体开发的。通常，分层算法会为详细分析提供更深入的信息，而基于 K-Means 算法变体的算法效率更高，可为大多数目的提供足够的信息。这些算法可以进一步分为硬聚类算法或软聚类算法。