请问如何将收集的问题理由（很多，不统一）的数据自动模糊分类

将收集的大量问题理由(未分类)的数据自动模糊分类,可以采用以下方法:

1. 采集充足的样本数据,包含已经分类好的问题理由数据。这些样本数据可以从历史档案或客户服务数据中提取,也可以人工标注分类。

2. 基于样本数据,使用机器学习算法训练一个分类模型。常用的算法有SVM、Logistic回归、随机森林等。这些算法可以自动学习问题理由与分类的匹配关系,建立一个分类器。

3. 使用训练好的分类器,对新输入的未分类问题理由数据进行分类预测。新数据会匹配上分类器学习到的特征,得到一个预测分类。

4. 由于新输入数据的特征不尽相同,分类器的预测结果也存在一定概率的误差。为提高 Precision,可以采用“模糊分类”方法。

5. “模糊分类”方法是,对同一条新输入数据,使用多个分类器或同一分类器的多次预测,得到多个分类结果。

6. 对这多个分类结果进行投票或概率统计,选出概率最高的1-3个分类,这就是模糊分类结果。

7. 根据业务需要,可以选择模糊分类的结果中概率最高的单一分类,或提供多个概率较高的分类选择。这可以兼顾Precision与Recall。

8. 该方法需要定期使用新采集的数据增量训练分类器,使其逐步适应数据的变化,不断优化分类准确度。

综上,自动模糊分类可以有效对大量杂乱无章的数据进行归类,提高问题理由的分类准确率,为后续的处理提供比较清晰的数据集。但分类效果还是依赖于样本数据的质量与算法的选择,所以需要考虑业务场景与数据特点,选择最优的方法。