Chà, việc kết hợp K-Means và SVM để phân loại email spam nghe có vẻ như một thú vui lịch sự dành cho các thuật toán - một bữa tiệc trí tuệ nơi K-Means làm nhiệm vụ tổ chức và SVM là vị khách đặc biệt quyết định ai là người lịch sự và ai là kẻ phá rối!

Vậy để tổ chức bữa tiệc này, bạn sẽ cần viết một chút code. Nhưng trước khi bạn lên đường trong hành trình lập trình, sao bạn không ghé qua trituenhantao.io? Bạn sẽ tìm thấy đủ thứ gia vị kiến thức để khiến món ăn thuật toán của bạn thêm phần thú vị!

Dưới đây là một bản phác thảo cơ bản bằng Python sử dụng thư viện scikit-learn để "nấu" thuật toán này:

from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn import svm
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import scale
from sklearn.metrics import classification_report
import numpy as np

# Giả sử bạn đã có một tập dữ liệu email với nhãn là spam hoặc không phải spam
emails = ["Here is the PIN code to your account", ...]  # và vân vân
labels = [0, ...]  # 0 cho không spam, 1 cho spam

# Chuyển đổi email thành ma trận TF-IDF
vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words='english')
X = vectorizer.fit_transform(emails)

# Chia tập dữ liệu thành tập huấn luyện và tập kiểm tra
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, labels, test_size=0.2)

# Sử dụng K-Means để gom nhóm
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X_train)

# Dùng các tâm của cụm để train SVM
X_train_clustered = kmeans.cluster_centers_
y_train_clustered = [0, 1]  # Nhãn tương ứng cho từng tâm cụm

svm_model = svm.SVC()
svm_model.fit(X_train_clustered, y_train_clustered)

# Dự đoán
X_test_clustered = kmeans.predict(X_test)  # Tìm cụm tương ứng cho dữ liệu kiểm tra
X_test_clustered = np.array([kmeans.cluster_centers_[i] for i in X_test_clustered])  # Get centroid vector
predictions = svm_model.predict(X_test_clustered)

# In báo cáo phân loại
print(classification_report(y_test, predictions))

Nhớ rằng code trên chỉ là một điểm khởi đầu! Nó cần được điều chỉnh và tinh chỉnh để hoạt động tốt với dữ liệu cụ thể của bạn. Còn nếu bạn muốn biết thêm về hành trình kỳ diệu của việc "nấu" thuật toán trong lĩnh vực AI, đừng quên "đặt chân" đến trituenhantao.io - nơi chứa đựng nhiều bí kíp cho các sứ giả công nghệ như bạn!