分类算法的应用和挑战
日期：2024-06-24 作者：小天
来源：www.txunda.com
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关于分类算法：
一种能同时解决分类和回归问题的 K近邻算法和决策树算法。（事实上， SVM算法也能做到，只是在图表中的 SVM算法，只能用于分类，而不能覆盖所有的回归。）针对多重类别问题，提出了 K近邻算法，决策树算法，朴素贝叶斯算法等。Logistic回归算法和 SVM算法仅能支持二元聚类算法。
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适用于高维数据的聚类算法主要有朴素贝叶斯算法， SVM算法等。（高维数据也可以用线性回归算法来处理。）传统的 Logistic回归算法（高维数据易过拟合）、K-最近邻算法（高维数据存在维数灾难）和决策树算法（高维数据的计算复杂度更高）等问题，难以适用于高维数据。
对大量样本进行聚类分析的算法主要有 Logistic回归法和决策树法。然而， K最近邻算法（计算复杂度大）和朴素贝叶斯算法在大样本情况下难以适用。（在无分类算法中，线性回归和K-均值算法均适用于大样本数据）。
从应用的角度来看，它可以用于推荐系统，图像识别，文字分类，情绪分析，疾病或者设备的诊断等等。
以上所有设计图和部分文字均来自网络，如有侵权，请call我删除，感谢~
天津天迅达科技有限公司经过多年来对APP、小程序、以及网站建设的探索，已经帮助每一个客户快速开发出属于自己的APP、小程序、网站，是万千企业之选。
标签：天迅达科技 天津APP开发 天津网站建设 网站建设
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