基于KNN近邻分类的情感识别算法matlab仿真

1.算法理论概述

       情感识别是自然语言处理领域中的一个重要研究方向。本文介绍了一种基于KNN近邻分类的情感识别算法，该算法使用词袋模型提取文本特征向量，计算文本特征向量之间的距离，并使用加权投票的方法确定待分类文本的情感类别。本文详细介绍了算法的数学模型和实现步骤，并通过实验验证了算法的准确率。

      情感识别是自然语言处理领域中的一个重要研究方向，它可以识别文本中的情感极性，如正面或负面情感。情感识别在社交媒体分析、电子商务、舆情监测等领域有着广泛的应用。本文将介绍一种基于KNN近邻分类的情感识别算法，该算法使用词袋模型提取文本特征向量，计算文本特征向量之间的距离，并使用加权投票的方法确定待分类文本的情感类别。

1.1特征提取

       情感识别算法的第一步是对文本进行特征提取，将文本转化为特征向量。常用的特征提取方法包括词袋模型（bag of words）和词向量模型（word embedding）。在本文中，我们将使用词袋模型来提取文本特征。具体地，我们首先将文本中的所有单词按照字典序排列，然后计算每个单词在文本中出现的次数，并将其作为特征向量的一个维度。

       假设我们有一个包含$n$个单词的字典$V={v_1,v_2,\cdots,v_n}$，并且我们要对一个包含$m$个单词的文本进行特征提取。我们将文本表示为一个$m$维向量$x=(x_1,x_2,\cdots,x_m)$，其中$x_i$表示第$i$个单词在文本中出现的次数。具体地，对于字典中的每个单词$v_j$，我们可以计算它在文本中出现的次数$c_j$，并将$c_j$作为$x$的第$j$个维度，即$x_j=c_j$。

1.3 实现步骤

      基于上述数学模型，我们可以实现基于KNN近邻分类的情感识别算法。具体步骤如下：

       数据预处理：将训练集和测试集中的文本进行分词，并去除停用词和标点符号。然后将所有文本转化为特征向量，即将所有单词按照字典序排列，计算每个单词在文本中出现的次数，构成一个特征向量。

        计算距离：对于测试集中的每个文本，计算它与训练集中所有文本的距离。可以使用欧氏距离或余弦相似度来计算距离。

       选取最近邻：选取距离最近的k个文本作为测试集中文本的最近邻。

       加权投票：对于k个最近邻，计算它们所属的情感类别的加权和，并将加权和最大的情感类别作为测试集中文本的预测类别。

        评估算法准确率：使用评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1值等）来评估算法的准确率。

2.算法运行软件版本

matlab2022a

3.算法运行效果图预览

4.部分核心程序

%k最近邻
k          = 8; %设置K值，即最近邻的个数
Dist_matrix= zeros(size(trainVector,2),size(testVector,2));  %初始化欧氏距离矩阵
 
%计算欧氏距离
for i=1:size(testVector,2)
    for j=1:size(trainVector,2)
        Dist_matrix(j,i)=norm(testVector(:,i)-trainVector(:,j));  %计算测试集中第i个样本与训练集中第j个样本的欧氏距离
    end
end
 
%统计分类结果 
Ntest        = size(fearVec,2)-Ntrain;%测试集的样本数
EmtiCnt      = zeros(1,5);%初始化每个情感类别的正确识别个数
n1           = Ntrain;%第1个情感类别在训练集中的样本数
n2           = n1+Ntrain;%第2个情感类别在训练集中的样本数
n3           = n2+Ntrain;%第3个情感类别在训练集中的样本数
n4           = n3+Ntrain;%第4个情感类别在训练集中的样本数
n5           = n4+Ntrain;%第5个情感类别在训练集中的样本数
 
p1           = size(fearVec,2)-Ntrain;%第1个情感类别在测试集中的样本数
p2           = p1+size(hapVec,2)-Ntrain;%第2个情感类别在测试集中的样本数
p3           = p2+size(neutralVec,2)-Ntrain;%第3个情感类别在测试集中的样本数
p4           = p3+size(sadnessVec,2)-Ntrain;%第4个情感类别在测试集中的样本数
p5           = p4+size(angerVec,2)-Ntrain;%第5个情感类别在测试集中的样本数
 
 
for i=1:size(Dist_matrix,2)
    i
    flag=zeros(1,5); %初始化每个情感类别的近邻数
    [sortVec,index]=sort(Dist_matrix(:,i));%将第i个测试样本与所有训练样本的欧氏距离从小到大排序，并记录下标
 
    %统计K个近邻中各类别的数量
    for j=1:k
        if(n1>=index(j)&&index(j)>=1)
            flag(1)=flag(1)+1; %如果第j个近邻是第1个情感类别的训练样本，则第1个情感类别的近邻数加1
        elseif(n2>=index(j)&&index(j)>n1)
            flag(2)=flag(2)+1; %如果第j个近邻是第2个情感类别的训练样本，则第2个情感类别的近邻数加1
        elseif(n3>=index(j)&&index(j)>n2)
            flag(3)=flag(3)+1; %如果第j个近邻是第3个情感类别的训练样本，则第3个情感类别的近邻数加1
        elseif(n4>=index(j)&&index(j)>n3)
            flag(4)=flag(4)+1;%如果第j个近邻是第4个情感类别的训练样本，则第4个情感类别的近邻数加1
        else
            flag(5)=flag(5)+1;%如果第j个近邻是第5个情感类别的训练样本，则第5个情感类别的近邻数加1
        end
    end
    [~,index1]=sort(flag); %将各情感类别的近邻数从小到大排序，并记录下标
    if((p1>=i&&i>=1)&&index1(5)==1)
        EmtiCnt(index1(5))=EmtiCnt(index1(5))+1;%如果第i个测试样本被正确识别为第1个情感类别，则第1个情感类别的正确识别个数加1
       
    elseif((p2>=i&&i>p1)&&index1(5)==2)
        EmtiCnt(index1(5))=EmtiCnt(index1(5))+1;%如果第i个测试样本被正确识别为第2个情感类别，则第2个情感类别的正确识别个数加1
        
    elseif((p3>=i&&i>p2)&&index1(5)==3)
        EmtiCnt(index1(5))=EmtiCnt(index1(5))+1;%如果第i个测试样本被正确识别为第3个情感类别，则第3个情感类别的正确识别个数加1
        
    elseif((p4>=i&&i>p3)&&index1(5)==4)
        EmtiCnt(index1(5))=EmtiCnt(index1(5))+1;%如果第i个测试样本被正确识别为第4个情感类别，则第4个情感类别的正确识别个数加1
       
    elseif((p5>=i&&i>p4)&&index1(5)==5)
        EmtiCnt(index1(5))=EmtiCnt(index1(5))+1;%如果第i个测试样本被正确识别为第5个情感类别，则第5个情感类别的正确识别个数加1
    end
end