分类算法小结
常见的分类算法
常见的分类算法一、概述分类算法是机器学习中最常见和最基础的算法之一。
它的目标是将数据集中的样本根据其特征归类到不同的类别中。
分类算法在许多领域和应用中都有着广泛的应用，例如垃圾邮件过滤、文本分类、医学诊断等。
二、常见分类算法在机器学习领域，有许多常见的分类算法。
下面将介绍其中五种常见的分类算法：逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机和K最近邻算法。
2.1 逻辑回归（Logistic Regression）逻辑回归是一种广义线性模型，用于处理二分类问题。
它通过将特征的线性组合传递给一个激活函数，将输入映射到一个介于0和1之间的概率值。
在训练过程中，逻辑回归使用最大似然估计来学习模型参数。
逻辑回归的优点是计算简单，容易解释模型结果。
2.2 决策树（Decision Tree）决策树是一种基于树形结构的分类模型。
每个内部节点代表一个特征，每个叶子节点代表一个类别。
通过根据样本的特征逐步划分数据，决策树能够生成一个可以用于分类的模型。
决策树的优点是易于理解和解释，但容易过拟合。
2.3 朴素贝叶斯（Naive Bayes）朴素贝叶斯是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类算法。
该算法假设特征之间相互独立，因此可以通过计算每个特征对于每个类别的条件概率来进行分类。
朴素贝叶斯算法简单快速，适用于大规模数据集，但对于特征之间有关联的情况效果较差。
2.4 支持向量机（Support Vector Machine）支持向量机是一种基于间隔最大化的分类算法。
它将训练样本映射到高维特征空间，并通过寻找一个最优分离超平面来进行分类。
支持向量机的优点是可以处理高维数据，具有较强的泛化能力，但对于大规模数据集计算复杂度较高。
2.5 K最近邻算法（K-Nearest Neighbors）K最近邻算法是一种基于实例的学习算法。
它通过计算待分类样本与已知样本之间的距离来进行分类。
K最近邻算法的核心思想是通过找到离待分类样本最近的K个样本来进行预测。
分类算法综述
分类算法综述分类算法综述分类算法是一种机器学习技术，它的目标是将输入数据分成不同的类别。
分类算法广泛应用于数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等领域。
本文将对常见的分类算法进行综述。
1. 朴素贝叶斯分类算法朴素贝叶斯分类算法是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类算法。
该算法的核心思想是通过先验概率和条件概率来计算后验概率，从而确定每个类别的概率。
朴素贝叶斯分类算法的优点是简单易懂，适用于大规模数据集。
2. 决策树分类算法决策树分类算法是一种基于树形结构的分类算法。
该算法通过对训练数据进行分析，构建一棵决策树，用于对新数据进行分类。
决策树分类算法的优点是易于理解和实现，同时可以处理具有非线性关系的数据。
3. 支持向量机分类算法支持向量机分类算法是一种基于间隔最大化的分类算法。
该算法通过将数据映射到高维空间，使得数据在该空间中可以被线性分割，从而实现分类。
支持向量机分类算法的优点是对于高维数据具有很好的分类效果。
4. 最近邻分类算法最近邻分类算法是一种基于距离度量的分类算法。
该算法的核心思想是找到离待分类数据最近的K个已知分类的数据，通过它们的类别来确定待分类数据的类别。
最近邻分类算法的优点是简单易懂，适用于多分类问题。
5. 随机森林分类算法随机森林分类算法是一种基于决策树的集成学习算法。
该算法通过对训练数据随机采样，并对每个采样数据构建一棵决策树，最终将这些决策树集成起来进行分类。
随机森林分类算法的优点是对于噪声数据具有很好的分类效果。
总的来说，不同的分类算法在处理不同类型的数据和问题时具有各自的优缺点。
选择合适的分类算法需要考虑数据的特点、算法的性能以及应用场景等因素。
分类算法综述
分类算法综述1 分类算法分类是数据挖掘中的一个重要课题。
分类的目的是学会一个分类函数或分类模型（也常常称作分类器），该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个。
分类可用于提取描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势。
分类可描述如下：输入数据，或称训练集（Training Set），是一条条的数据库记录（Record）组成的。
每一条记录包含若干个属性（Attribute），组成一个特征向量。
训练集的每条记录还有一个特定的类标签（Class Label）与之对应。
该类标签是系统的输入，通常是以往的一些经验数据。
一个具体样本的形式可为样本向量：（v1,v2,…, vn ;c）。
在这里vi表示字段值，c表示类别。
分类的目的是：分析输入数据，通过在训练集中的数据表现出来的特性,为每一个类找到一种准确的描述或者模型。
这种描述常常用谓词表示。
由此生成的类描述用来对未来的测试数据进行分类。
尽管这些未来的测试数据的类标签是未知的，我们仍可以由此预测这些新数据所属的类。
注意是预测，而不能肯定，因为分类的准确率不能达到百分之百。
我们也可以由此对数据中的每一个类有更好的理解。
也就是说：我们获得了对这个类的知识。
2 典型分类算法介绍解决分类问题的方法很多，下面介绍一些经典的分类方法，分析各自的优缺点。
2.1 决策树分类算法决策树（Decision Tree）是一种有向无环图（Directed Acyclic Graphics,DAG）。
决策树方法是利用信息论中的信息增益寻找数据库中具有最大信息量的属性字段，建立决策树的一个结点，在根据该属性字段的不同取值建立树的分支，在每个子分支子集中重复建立树的下层结点和分支的一个过程。
构造决策树的具体过程为：首先寻找初始分裂，整个训练集作为产生决策树的集合，训练集每个记录必须是已经分好类的，以决定哪个属性域（Field）作为目前最好的分类指标。
一般的做法是穷尽所有的属性域，对每个属性域分裂的好坏做出量化，计算出最好的一个分裂。
分类算法小结范文
分类算法小结范文分类算法是机器学习中常用的一种方法，在许多应用领域如自然语言处理、图像识别和推荐系统等都有广泛的应用。
通过将数据样本划分到不同的预定义类别中，分类算法能够帮助我们快速准确地对新样本进行分类预测。
本文将从朴素贝叶斯、决策树、支持向量机和神经网络等方面对几种常用的分类算法进行小结。
一、朴素贝叶斯分类算法1.原理及特点：朴素贝叶斯分类算法是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设而建立的一种概率模型。
它的特点是简单、高效，对小规模数据集和高维数据集有较好的分类性能。
2.算法步骤：（1）建立数据集，并对数据集进行预处理。
（2）计算每个类别的先验概率P(Y)。
（3）计算每个特征在各个类别下的条件概率P(X，Y)。
（4）利用贝叶斯定理，计算待分类样本的后验概率P(Y，X)。
（5）选取后验概率最大的类别作为待分类样本的类别。
3.适用场景：朴素贝叶斯分类算法在文本分类、垃圾邮件过滤和情感分析等领域有较好的应用效果。
它对大规模数据集具有较好的扩展性，适用于处理高维数据。
二、决策树分类算法1.原理及特点：决策树分类算法是通过构建一个树形结构的分类模型来进行分类预测的方法。
它的特点是可解释性强、易于理解和实现，并且对数据的缺失和不完整具有较好的适应性。
2.算法步骤：（1）选择一个特征作为根节点。
（2）利用信息熵或基尼指数等方法选择最佳特征作为节点进行划分。
（3）重复以上步骤，构建决策树直到满足停止条件。
（4）利用构建好的决策树对新样本进行分类预测。
3.适用场景：决策树分类算法在金融风控、医学诊断和工业生产等领域有广泛的应用。
它不仅能够处理数值型数据，还能够处理离散型数据和缺失数据。
三、支持向量机分类算法1.原理及特点：支持向量机分类算法是一种经典的二分类方法，它通过构建最优超平面来实现分类。
它的特点是泛化能力强、对高维数据具有较好的处理能力。
2.算法步骤：（1）将数据映射到高维特征空间。
（2）在高维特征空间中找到一个最优超平面，使得两个不同类别的样本点之间的几何间隔最大化。
机器学习中的分类算法及其应用场景
机器学习中的分类算法及其应用场景机器学习是一种人工智能的分支，旨在通过数据的分析和模式的发现，使机器具备从经验中学习，并自动改善性能的能力。
分类算法是机器学习中最常用的一类算法，用于将数据集中的样本划分到不同的类别中。
在本文中，我们将介绍几种常见的分类算法及其应用场景。
一、决策树算法决策树算法是一种简单但常用的分类算法。
它通过创建一颗树状结构，从根节点开始递归地对数据集进行划分，直到达到指定的终止条件。
决策树算法的优点是易于理解和解释，并且能够处理大规模的数据集。
它在许多领域都有应用，例如医学诊断、金融风险评估和客户分类等。
二、朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法。
它假设各个特征之间相互独立，并通过计算后验概率来进行分类。
朴素贝叶斯算法的优点是运算速度快、易于实现，并且对数据集中的噪声和缺失值有一定的鲁棒性。
它常用于文本分类、垃圾邮件过滤和情感分析等领域。
三、支持向量机算法支持向量机算法是一种基于统计学习理论的分类算法。
它通过在特征空间中构建一个最优的超平面，将不同类别的样本分开。
支持向量机算法的优点是能够处理高维数据、具有较高的准确率和鲁棒性。
它在图像识别、手写体识别和生物信息学等领域有广泛应用。
四、最近邻算法最近邻算法是一种简单但有效的分类算法。
它基于样本之间的距离度量，将测试样本分类为距离最近的训练样本所属的类别。
最近邻算法的优点是易于实现、不需要训练过程，并且对异常值有较好的鲁棒性。
它在推荐系统、图像识别和医学诊断等领域有广泛应用。
五、神经网络算法神经网络算法是一种模拟人脑神经网络结构和功能的分类算法。
它由多个神经元组成的层次结构，在训练过程中通过调整连接权重来实现模式的学习和分类。
神经网络算法的优点是能够处理复杂的非线性问题，并且具有较强的泛化能力。
它在图像处理、语音识别和自然语言处理等领域有广泛应用。
总结起来，机器学习中的分类算法有很多种，每种算法都有其适用的场景和特点。
常见的分类算法
常见的分类算法一、引言分类算法是机器学习中最常用的算法之一，它可以将数据集中的实例分配到不同的类别中。
分类算法在各个领域都有广泛的应用，如文本分类、图像分类、生物信息学等。
本文将介绍常见的分类算法。
二、K-近邻算法K-近邻算法是一种基于实例的学习方法，它通过计算待分类实例与训练集中每个实例之间的距离来确定其所属类别。
K-近邻算法的基本思想是：如果一个样本在特征空间中与K个样本最相似，则该样本属于这K个样本中出现次数最多的类别。
三、朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于概率统计的分类方法，它假设特征之间相互独立，并利用贝叶斯定理求解后验概率。
朴素贝叶斯算法在文本分类、垃圾邮件过滤等领域有广泛应用。
四、决策树算法决策树是一种基于树形结构进行决策分析的方法，它通过对属性值进行划分来构建决策树。
决策树算法常用的有ID3算法、C4.5算法和CART算法。
决策树算法在数据挖掘、金融风险评估等领域有广泛应用。
五、支持向量机算法支持向量机是一种基于统计学习理论的分类方法，它通过构造最优超平面来进行分类。
支持向量机具有高精度、泛化能力强、对噪声不敏感等优点，在图像识别、文本分类等领域有广泛应用。
六、神经网络算法神经网络是一种模拟生物神经系统的计算模型，它通过学习过程来确定权值和偏置参数，并利用激活函数进行分类。
神经网络具有强大的非线性建模能力，在图像识别、语音识别等领域有广泛应用。
七、总结本文介绍了常见的分类算法，包括K-近邻算法、朴素贝叶斯算法、决策树算法、支持向量机算法和神经网络算法。
每种分类方法都有其特点和适用范围，我们需要根据具体问题选择合适的方法来进行分类分析。
logistic 分类算法
logistic 分类算法Logistic分类算法是一种常用的分类算法，广泛应用于机器学习和数据分析领域。
它是基于逻辑斯蒂回归模型的一种分类算法，可以用于解决二分类和多分类问题。
下面我们将介绍Logistic分类算法的原理、应用和优缺点。
一、Logistic分类算法原理Logistic分类算法是建立在逻辑斯蒂回归模型的基础上的。
逻辑斯蒂回归模型是一种广义线性模型，它可以用来描述因变量和自变量之间的关系。
逻辑斯蒂回归模型的核心思想是通过一个Sigmoid函数将线性回归的结果映射到0和1之间，从而实现分类。
Sigmoid函数的表达式为：$$ g(z) = \frac{1}{1+e^{-z}} $$其中，z为线性回归的结果。
如果z大于0，则预测结果为1，否则为0。
Sigmoid函数的特点是在z趋近于正无穷时，函数值趋近于1；在z趋近于负无穷时，函数值趋近于0。
这样就实现了将线性回归结果映射到0和1之间的效果。
二、Logistic分类算法应用Logistic分类算法可以应用于很多领域，特别是在二分类问题中应用较为广泛。
下面我们列举了一些常见的应用场景。
1. 信用评估：通过客户的个人信息和历史信用记录，预测客户是否具有偿还贷款的能力。
2. 垃圾邮件过滤：通过邮件的主题、正文和附件等信息，判断邮件是否为垃圾邮件。
3. 疾病诊断：通过患者的体征和病史等信息，判断患者是否患有某种疾病。
4. 情感分析：通过文本数据分析，判断用户对某个产品或事件的情感倾向。
三、Logistic分类算法优缺点Logistic分类算法具有以下优点：1. 算法简单：Logistic分类算法是一种简单而有效的分类算法，不需要太多的计算资源和存储空间。
2. 可解释性强：通过逻辑斯蒂回归模型，可以清晰地解释自变量对于分类结果的影响。
3. 鲁棒性好：Logistic分类算法对异常值和噪声数据具有较好的鲁棒性，不会对结果产生较大的影响。
但是，Logistic分类算法也存在一些缺点：1. 无法处理非线性关系：Logistic分类算法只能处理线性可分的问题，对于非线性关系的问题效果较差。
知识点归纳 数据挖掘中的聚类分析与分类算法
知识点归纳数据挖掘中的聚类分析与分类算法数据挖掘中的聚类分析与分类算法数据挖掘是指从大量数据中自动发现有用的模式、关系或规律的过程。
在数据挖掘过程中，聚类分析和分类算法是两个常用且重要的技术。
本文将对这两个知识点进行归纳总结。
一、聚类分析聚类分析是将一组无标签的数据对象进行分组或聚类的数据挖掘技术。
其目标是通过对象之间的相似性将它们划分为若干个簇，使得同一簇内的对象相似度高，不同簇之间的相似度低。
聚类分析广泛应用于市场分割、社交网络分析、图像处理等领域。
常用的聚类算法有以下几种：1. K-means算法：K-means是一种基于距离度量的聚类算法。
它通过逐步迭代，将数据集分为K个簇，使得每个数据对象与本簇内的其他对象的相似度最高。
2. 层次聚类算法：层次聚类算法是一种通过计算不同类别之间的相似性，并逐步合并相似度高的类别的方式进行数据聚类的方法。
Hierarchical Agglomerative Clustering（HAC）是层次聚类的一种常见算法。
3. 密度聚类算法：密度聚类算法是一种通过计算对象的密度来确定簇的方法，常见的算法有DBSCAN和OPTICS算法。
这类算法可以有效地发现具有不同密度分布的聚类。
二、分类算法分类算法是将带有标签的数据集按照类别或标签进行划分的数据挖掘技术。
通过学习已有数据集的特征和类别标签，分类算法能够对新的未标记数据进行分类预测。
分类算法广泛应用于垃圾邮件过滤、文本分类、风险评估等领域。
常用的分类算法有以下几种：1. 决策树算法：决策树算法是一种基于树形结构的分类算法。
它通过对数据集进行递归分割，使得每个子节点具有最佳的纯度或信息增益，从而实现对数据的分类。
2. 朴素贝叶斯算法：朴素贝叶斯算法是一种基于条件概率的分类算法。
它假设特征之间相互独立，并通过计算条件概率来进行分类预测。
3. 支持向量机算法：支持向量机算法是一种通过寻找最优分割超平面将数据划分为不同类别的算法。
分类模型归纳总结
分类模型归纳总结在机器学习和数据挖掘领域，分类是一种常见的任务，它旨在根据给定的特征将数据点分为不同的类别。
分类模型是用于解决分类问题的数学模型。
本文将对一些常见的分类模型进行归纳总结，包括逻辑回归、决策树、支持向量机和随机森林等。
一、逻辑回归（Logistic Regression）逻辑回归是一种广泛应用于分类问题的线性模型。
它通过将输入特征与权重相乘，并通过一个激活函数（如sigmoid函数）将结果映射到[0, 1]的范围内，从而预测样本属于某个类别的概率。
逻辑回归具有简单、高效的特点，适用于二分类问题。
二、决策树（Decision Tree）决策树是一种基于树结构的分类模型。
它通过将特征空间划分为多个矩形区域，每个区域对应一个类别，从而实现对样本进行分类。
决策树具有易解释、易理解的特点，可处理离散和连续特征，并且具备较好的鲁棒性。
三、支持向量机（Support Vector Machine）支持向量机是一种经典的分类模型，通过在特征空间中构造最优超平面，将不同类别的样本分开。
支持向量机可处理线性可分和线性不可分的问题，在高维空间中表现出色，并具有一定的抗噪能力。
四、随机森林（Random Forest）随机森林是一种集成学习方法，由多个决策树组成。
它通过对训练集随机采样，并对每个采样子集构建一个决策树，最终通过投票或平均等方式得到分类结果。
随机森林具有较高的准确性和较好的泛化能力，对于处理高维数据和大规模数据集具有一定优势。
五、朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的概率分类模型。
它假设各个特征之间相互独立，并根据训练数据计算类别的先验概率和特征的条件概率，从而进行分类预测。
朴素贝叶斯分类器简单、高效，并在处理文本分类等领域表现突出。
六、神经网络（Neural Networks）神经网络是一类模拟人脑结构和功能的机器学习模型。
它包含输入层、隐藏层和输出层，通过不同层之间的连接权重进行信息传递和特征提取，最终实现分类任务。
分类算法综述范文
分类算法综述范文分类算法是机器学习中一种常用的技术，用于将数据集中的样本分为不同的类别。
分类算法在许多领域中都有着广泛的应用，如医学诊断、金融风险分析、文本分类等。
本文将综述几种常用的分类算法，包括决策树、支持向量机、K近邻、逻辑回归等，并比较它们在不同领域中的应用效果。
一、决策树算法决策树算法是一种常见的分类算法，它通过构建一颗树形结构来表示不同类别之间的关系。
在构建决策树时，通常会根据特征值的不同来进行分裂，直到将所有样本分为不同的类别。
决策树算法具有易解释性和高效性的特点，在数据量不大、特征值较少的情况下表现良好。
决策树算法在医学诊断领域有着广泛的应用，可以根据病人的症状和检查结果来进行疾病的诊断。
此外，在金融领域也可以利用决策树算法来进行风险评估和信用评级。
二、支持向量机算法支持向量机算法是一种二分类算法，通过找到一个最优的超平面来将样本分为不同的类别。
支持向量机算法具有较高的准确性和泛化能力，尤其在高维空间中表现优异。
支持向量机算法在文本分类和图像识别领域有着广泛的应用，可以有效地区分不同类别的文本或图像。
此外，在生物信息学领域也可以利用支持向量机算法来进行蛋白质分类和基因表达分析。
三、K近邻算法K近邻算法在推荐系统和社交网络分析领域有着广泛的应用，可以根据用户的行为和偏好来进行个性化推荐。
此外，在环境监测和遥感领域也可以利用K近邻算法来进行地物分类和目标识别。
四、逻辑回归算法逻辑回归算法是一种广泛应用的分类算法，它将输入特征值与输出类别之间的关系建模为一个逻辑函数。
逻辑回归算法简单高效，适用于二分类和多分类问题。
逻辑回归算法在市场营销和信用风险评估领域有着广泛的应用，可以帮助企业预测客户的购买行为和信用违约的风险。
此外，在医学影像分析和生物信息学领域也可以利用逻辑回归算法来进行疾病诊断和基因表达分析。
5 第五章分类算法-数据挖掘算法与应用(Python实现)-孙家泽-清华大学出版社
网络、K-近邻、支持向量机等； 用于组合单一分类方法的集成学习算法，如Bagging和
Boosting、adaboost等。
西安邮电大学
5.2 KNN算法原理
KNN(K-NearestNeighbor) 算法是一个理论上比较 成熟的方法，最初由Cover和Hart于1968年提出，其思 路非常简单直观，易于快速实现。
✓ 缩小训练样本的方法：在原有的样本中删掉一部分 与分类相关不大的样本，将剩下的样本作为新的训 练样本或者在原来的训练样本集中选取一些代表样 本作为新的训练样本；
✓ 通过聚类（clustering），将聚类所产生的中心点 作为新的训练样本。
(2)从优化相似度度量方法的角度
基本的KNN算法基于欧几里得距离来计算样本的相 似度，这种方法对噪声特征非常敏感。
可以采用均匀化样本分布密度的方法进行改进。
(4)从选取恰当k值的角度
由于KNN算法中几乎所有的计算都发生在分类阶段， 而且分类效果很大程度上依赖于k值的选取。而目前为 止，比较好的选k值的方法只能是通过反复试验调整。
小结： KNN算法主要依据邻近的k个样本来进行类别的判
断。然后依据k个样本中出现次数最多的类别作为未 知样本的类别。这也就是人们常说的“物以类聚，人 以群分”、“近朱者赤，近墨者黑”。在选择分类算 法时我们应该根据具体应用的需求，选择适当的分类 算法。
KNN可以说是一种最直接的用来分类未知 数据的方法。
5.2.1 KNN算法原理
简单来说，KNN可以 看成：有那么一堆你已 经知道分类的数据，然 后当一个新数据进入的 时候，就开始跟训练数 据里的每个点求距离， 然后挑出离这个数据最 近的K个点，看看这K个 点属于什么类型，然后 用少数服从多数的原则， 给新数据归类。
Python中的分类算法
Python中的分类算法分类算法是机器学习中一个重要的分支，其目的是通过对已知样本的学习，构建一个能够对未知样本进行正确分类的模型。
在Python 中，常用的分类算法包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。
本文将分别介绍这3种常用的分类算法，并且分析其优缺点以及应用场景，以帮助读者选择最适合自己需求的算法。
一、决策树决策树是一个树形结构，每个内部节点表示一个属性判断，每个分支代表一个属性的取值，每个叶节点表示一种分类结果。
具体的建树过程是从根节点开始，选择一个最优属性判断，根据属性的取值进行分支，直到叶节点为止。
决策树算法的优点是易于理解和解释，可以处理不完整的数据、缺失值和非数值属性，适用于多分类问题。
决策树模型的训练过程时间复杂度较低，在处理大规模数据时具有一定的优势。
然而，决策树算法的缺点也是非常明显的。
当决策树过于复杂时容易出现过拟合现象，这样就会导致模型在应用新数据时的性能下降。
在处理连续性数据和样本数据分布有偏时，决策树的表现也较为欠佳。
二、支持向量机支持向量机是一种二分类模型，其基本思想是在给定的数据集中，构建一个能够进行最大间隔分类的超平面。
在构建超平面时，SVM算法需要寻找使得分类间隔最大的支持向量。
在分类时，SVM算法将新样本点映射到特征空间中，通过超平面的位置和方向来进行判断。
支持向量机算法的优点是可以有效地处理高维数据和非线性问题，具有较好的泛化能力，在数据较少、样本不平衡的情况下也能取得较好的结果。
同时，由于SVM算法本身只需要用到支持向量，所以样本规模较大时也能保证运算速度较快。
然而，支持向量机算法也存在一些缺点。
为了确保最大间隔，SVM算法对局部异常点比较敏感，需要进行损失函数，而选择不同的损失函数可能会影响算法的性能。
此外，在多分类问题上，SVM算法需要进行多次二分类，效率较低。
三、朴素贝叶斯朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理和特征独立假设的一种分类算法。
对于给定的样本，朴素贝叶斯算法将其对应的特征向量作为输入，根据贝叶斯定理计算其属于某一类的概率，并选取概率最大的那个类别作为其分类标签。
写出一种分类方法
写出一种分类方法引言在机器学习领域，分类是一种常用的任务。
分类是指通过训练样本的特征，将其划分到已知的分类中。
分类方法有很多种，其中一种叫做朴素贝叶斯算法。
朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理，通过计算条件概率来进行分类。
本文将对朴素贝叶斯算法进行详细讲解。
贝叶斯定理贝叶斯定理是概率论中的一个重要定理。
它可以根据已知的先验概率和条件概率推导出后验概率。
贝叶斯定理的数学表达式如下：P(A B) = P(B A) * P(A) / P(B)其中，P(A B)表示在观测到B事件发生的条件下，A事件发生的概率；P(B A)表示在事件A发生的条件下，B事件发生的概率；P(A)和P(B)分别表示事件A 和事件B的概率。
朴素贝叶斯算法原理朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理，它假设特征之间互相独立。
这一假设的原因是为了简化计算，使得算法在大规模数据集上运行时更加高效。
朴素贝叶斯算法的步骤如下：1. 收集训练样本的特征信息，并确定类别标签。
2. 统计每个类别的样本数量，并计算每个特征在每个类别中出现的概率。
3. 根据贝叶斯定理，计算每个类别在给定特征下的后验概率。
4. 根据计算得到的后验概率，将待分类的样本划分到概率最大的类别中。
朴素贝叶斯算法的应用朴素贝叶斯算法在文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域得到了广泛的应用。
以文本分类为例，假设有一些已经标注好的文本样本，我们需要将一段新的文本划分到合适的类别中。
首先，我们需要将文本转化为特征向量表示，可以使用词袋模型或者TF-IDF模型。
然后，根据训练样本计算每个类别中每个特征词出现的概率。
最后，根据计算得到的后验概率，将待分类的文本划分到概率最大的类别中。
朴素贝叶斯算法的优缺点朴素贝叶斯算法具有以下优点：- 算法简单，易于实现。
- 适用于多分类问题。
- 在处理大规模数据集时高效。
然而，朴素贝叶斯算法也有一些缺点：- 假设特征之间互相独立，在某些情况下不太合适。
- 对输入数据的准备要求较高，需要将数据进行离散化处理。
常用分类算法的比较与选用建议
常用分类算法的比较与选用建议数据分析技术的广泛应用，已经成为企业决策过程中必不可少的一环。
其中，分类算法是数据分析中最基础也是最重要的一种技术，被广泛应用于预测、识别、过滤等方面。
现在，我们将比较几种常用的分类算法，介绍它们在各种情况下的优缺点以及选用建议。
1. 决策树算法决策树是一种基于属性推理的分类算法，该算法根据训练数据集生成一棵树形结构，每一个叶子结点代表一个类别。
在生成过程中，算法不断地选择最能区分不同类别的属性作为节点，并在此基础上不断分类。
最终生成的决策树可以用于对未知数据的分类。
决策树算法的优点在于，生成的决策树易于理解、解释，并且可以处理具有缺失数据的情况。
但是，决策树算法容易产生过拟合的问题，需要进行剪枝来解决。
2. 朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类算法，该算法假设所有属性相互独立，计算每个属性在类别中出现的概率，并用贝叶斯定理计算给定属性值时每个类别出现的概率，从而进行分类。
朴素贝叶斯算法的优点在于处理大量属性时效率高、易于实现，并且对于少量训练数据也能够获得较好的分类效果。
但是，朴素贝叶斯算法假设所有属性相互独立，在实际情况中不一定成立，因此会产生一定的误判。
3. 支持向量机算法支持向量机算法是一种基于最大间隔分类的分类算法，该算法寻找特征空间中最佳超平面来对数据进行分类。
支持向量机算法的优点在于，可以处理高维数据、非线性数据，并且在数据量较小的情况下效果很好。
但是，支持向量机算法对于噪声和非线性的情况需要进行特殊处理，并且对训练数据的选择比较敏感。
4. KNN算法KNN算法是一种基于邻居寻址的分类算法，该算法通过比较未知数据和已知数据的距离来进行分类。
该算法找出最接近未知数据的K个已知数据，然后根据这K个数据的类别来确定未知数据的类别。
KNN算法的优点在于，可以适用于多种数据类型，并且不需要进行训练。
但是，该算法需要存储所有的训练数据，并且对于大量数据，计算距离的过程会较为耗时。
朴素贝叶斯、决策树算法学习总结
基础算法学习总结1.朴素贝叶斯学习1.1.算法简介1.2.算法流程朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法，叫它朴素贝叶斯分类是因为这种方法的思想真的很朴素，朴素贝叶斯的思想基础是这样的：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。
分类器训练阶段应用阶段准备工作阶段图1 朴素贝叶斯分类流程可以看到，整个朴素贝叶斯分类分为三个阶段：第一阶段——准备工作阶段，这个阶段的任务是为朴素贝叶斯分类做必要的准备，主要工作是根据具体情况确定特征属性，并对每个特征属性进行适当划分，然后由人工对一部分待分类项进行分类，形成训练样本集合。
这一阶段的输入是所有待分类数据，输出是特征属性和训练样本。
这一阶段是整个朴素贝叶斯分类中唯一需要人工完成的阶段，其质量对整个过程将有重要影响，分类器的质量很大程度上由特征属性、特征属性划分及训练样本质量决定。
第二阶段——分类器训练阶段，这个阶段的任务就是生成分类器，主要工作是计算每个类别在训练样本中的出现频率及每个特征属性划分对每个类别的条件概率估计，并将结果记录。
其输入是特征属性和训练样本，输出是分类器。
这一阶段是机械性阶段，根据前面讨论的公式可以由程序自动计算完成。
第三阶段——应用阶段。
这个阶段的任务是使用分类器对待分类项进行分类，其输入是分类器和待分类项，输出是待分类项与类别的映射关系。
这一阶段也是机械性阶段，由程序完成。
1.3. 特征属性划分的条件概率及Laplace 校准由上文看出，计算各个划分的条件概率P(a|y)是朴素贝叶斯分类的关键性步骤，当特征属性为离散值时，只要很方便的统计训练样本中各个划分在每个类别中出现的频率即可用来估计P(a|y)，下面重点讨论特征属性是连续值的情况。
当特征属性为连续值时，通常假定其值服从高斯分布（也称正态分布）。
即：而(|)(,,)i ik i y y P a y g ak ησ=因此只要计算出训练样本中各个类别中此特征项划分的各均值和标准差，代入上述公式即可得到需要的估计值。
分类算法总结
分类算法数据挖掘中有很多领域，分类就是其中之一，什么是分类，分类就是把一些新得数据项映射到给定类别的中的某一个类别，比如说当我们发表一篇文章的时候，就可以自动的把这篇文章划分到某一个文章类别，一般的过程是根据样本数据利用一定的分类算法得到分类规则，新的数据过来就依据该规则进行类别的划分。
分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务，有很多用途，比如说预测，即从历史的样本数据推算出未来数据的趋向，有一个比较著名的预测的例子就是大豆学习。
再比如说分析用户行为，我们常称之为受众分析，通过这种分类，我们可以得知某一商品的用户群，对销售来说有很大的帮助。
分类器的构造方法有统计方法，机器学习方法，神经网络方法等等。
常见的统计方法有knn 算法，基于事例的学习方法。
机器学习方法包括决策树法和归纳法，上面讲到的受众分析可以使用决策树方法来实现。
神经网络方法主要是bp算法，这个俺也不太了解。
文本分类，所谓的文本分类就是把文本进行归类，不同的文章根据文章的内容应该属于不同的类别，文本分类离不开分词，要将一个文本进行分类，首先需要对该文本进行分词，利用分词之后的的项向量作为计算因子，再使用一定的算法和样本中的词汇进行计算，从而可以得出正确的分类结果。
在这个例子中，我将使用庖丁分词器对文本进行分词。
目前看到的比较全面的分类算法,总结的还不错.2.4.1 主要分类方法介绍解决分类问题的方法很多[40-42] ，单一的分类方法主要包括：决策树、贝叶斯、人工神经网络、K-近邻、支持向量机和基于关联规则的分类等；另外还有用于组合单一分类方法的集成学习算法，如Bagging和Boosting等。
（1）决策树决策树是用于分类和预测的主要技术之一，决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法，它着眼于从一组无次序、无规则的实例中推理出以决策树表示的分类规则。
构造决策树的目的是找出属性和类别间的关系，用它来预测将来未知类别的记录的类别。
它采用自顶向下的递归方式，在决策树的内部节点进行属性的比较，并根据不同属性值判断从该节点向下的分支，在决策树的叶节点得到结论。
分类算法的工作原理
分类算法的工作原理在机器学习和数据分析领域，分类算法是一种重要的技术工具，用于将数据样本划分成不同的类别。
分类算法的应用非常广泛，包括垃圾邮件过滤、欺诈检测、文本分类等多个领域。
分类算法的工作原理可以简单概括为以下几个步骤：数据预处理、特征提取、模型训练和模型评估。
一、数据预处理：数据预处理是分类算法的第一步，用于清洗和准备原始数据。
数据预处理的主要任务包括数据清洗、数据集划分和数据标准化。
1. 数据清洗：数据清洗的目的是去除原始数据中的噪声和异常值，以确保数据的质量和准确性。
常见的数据清洗方法包括删除重复数据、处理缺失值和处理异常值。
2. 数据集划分：数据集划分是将原始数据划分成训练集和测试集的过程。
一般来说，约70%的数据用于训练模型，而余下的30%用于评估模型的性能。
3. 数据标准化：数据标准化是将不同特征的数据转换为统一的规范形式，以便于算法的处理。
常用的数据标准化方法包括Z-score标准化和Min-Max标准化。
二、特征提取：特征提取是从原始数据中提取出具有代表性的特征，用于描述数据的属性和特点。
好的特征选择可以提高分类算法的性能。
1. 特征选择：特征选择是从原始数据中选择最相关的特征，以减少特征的维度和噪声的影响。
常见的特征选择方法包括过滤式、包裹式和嵌入式方法。
2. 特征降维：特征降维是将高维数据转化为低维表示，以便于算法的处理。
常见的特征降维方法包括主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)。
三、模型训练：模型训练是分类算法的核心步骤，通过训练数据来学习模型的参数和结构。
常见的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机和神经网络等。
1. 决策树：决策树是一种基于树形结构的分类模型，通过一系列的决策规则来对数据进行分类。
决策树的构建过程包括选择划分属性、确定划分点和停止条件等。
2. 朴素贝叶斯：朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类算法，假设特征之间相互独立。
朴素贝叶斯的训练过程包括计算先验概率和条件概率。
数据挖掘的常用分类算法
数据挖掘的常用分类算法数据挖掘是从大量数据中提取出有用信息的过程。
在数据挖掘中，分类算法被广泛应用于将数据样本分为不同的类别。
下面将介绍一些常见的分类算法。
1.决策树算法：决策树是一种基于树形结构的分类算法。
它通过对样本的特征进行逻辑分割，最终得到一个决策树模型。
决策树有许多不同的变种，例如ID3、C4.5和CART算法。
决策树算法易于理解和实现，它能够处理连续和离散的数据，并且能够提供特征的重要性排名。
2.朴素贝叶斯算法：朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设的统计分类算法。
该算法假设所有特征之间相互独立，因此计算条件概率时只需要考虑个别特征的概率。
朴素贝叶斯算法在文本分类和垃圾邮件过滤等领域具有广泛的应用。
3. 逻辑回归算法：逻辑回归是一种适用于二分类问题的线性模型。
该算法通过将特征的线性组合映射到一个sigmoid函数上，从而将实数域的输入映射到0~1之间的输出。
逻辑回归算法可以用于预测二分类概率，并且容易解释和使用。
4.支持向量机算法：支持向量机是一种用于二分类和多分类的机器学习算法。
它通过在特征空间中构建一个超平面来实现分类。
支持向量机算法具有稳定的表现、鲁棒性和优化能力，并且在高维空间中效果良好。
5.K近邻算法：K近邻算法是一种基于邻居的分类算法。
该算法将未知数据点分类为其最近邻居所属的类别。
K近邻算法没有显式的训练过程，可以用于处理大型数据集。
然而，该算法对于高维数据和异常值敏感。
6.随机森林算法：随机森林是一种集成学习算法，它综合了多个决策树的分类结果。
随机森林通过随机选择特征子集进行决策树的训练，并采用投票机制来确定最终分类结果。
随机森林算法可以降低过拟合风险，并提供特征重要性排名。
7.梯度提升算法：梯度提升是一种集成学习算法，它通过迭代地训练一系列弱分类器，并将它们组合成一个强分类器。
梯度提升算法通过最小化损失函数的梯度来优化模型，从而能够处理分类和回归问题。
这些分类算法在数据挖掘中被广泛应用，并且具有各自的优缺点。
分类算法模型
分类算法模型摘要：一、分类算法模型概述二、分类算法模型的分类三、常见的分类算法模型四、分类算法模型的应用五、分类算法模型的优缺点六、分类算法模型的发展趋势正文：一、分类算法模型概述分类算法模型是一种通过将数据划分到不同的类别中，从而实现数据分类的算法模型。
它是数据挖掘和机器学习领域的重要研究内容，被广泛应用于各种实际问题中，例如文本分类、图像分类、生物信息学、金融风险管理等。
二、分类算法模型的分类根据不同的分类方法，分类算法模型可以分为以下几类：1.基于统计的分类算法模型：如Fisher 分类器、朴素贝叶斯分类器等。
2.基于机器学习的分类算法模型：如支持向量机、决策树、随机森林等。
3.基于深度学习的分类算法模型：如卷积神经网络、循环神经网络等。
三、常见的分类算法模型1.朴素贝叶斯分类器：基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类器。
2.支持向量机：通过找到一个最优超平面，将数据划分到不同的类别中。
3.决策树：采用树结构，根据特征值进行递归划分，最终得到分类结果。
4.随机森林：由多个决策树构成，通过投票法得到最终分类结果。
5.卷积神经网络：通过卷积层和全连接层实现图像等数据的分类。
四、分类算法模型的应用分类算法模型在各个领域都有广泛应用，如：1.文本分类：对文本数据进行情感分析、主题分类等。
2.图像分类：对图像数据进行类别识别，如人脸识别、车牌识别等。
3.生物信息学：对生物数据进行基因分类、蛋白质分类等。
4.金融风险管理：对金融数据进行信用风险评估、欺诈检测等。
五、分类算法模型的优缺点优点：1.较高的分类准确率。
2.可以处理大规模数据。
3.能够发现数据中的潜在规律。
缺点：1.对噪声敏感。
2.需要大量标注数据进行训练。
3.可能出现过拟合现象。
六、分类算法模型的发展趋势1.深度学习模型的广泛应用。
2.模型压缩和加速技术的研究。
3.无监督和半监督学习的研究。
各种分类算法的优缺点
各种分类算法的优缺点本帖最后由 yutho 于 2013-8-29 23:11 编辑各种分类算法比较最近在学习分类算法，顺便整理了各种分类算法的优缺点。
1决策树（Decision Trees）的优缺点决策树的优点：一、决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。
二、对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的.其他的技术往往要求先把数据一般化，比如去掉多余的或者空白的属性。
三、能够同时处理数据型和常规型属性。
其他的技术往往要求数据属性的单一。
四、决策树是一个白盒模型。
如果给定一个观察的模型，那么根据所产生的决策树很容易推出相应的逻辑表达式。
五、易于通过静态测试来对模型进行评测。
表示有可能测量该模型的可信度。
六、在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。
七、可以对有许多属性的数据集构造决策树。
八、决策树可很好地扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库的大小。
决策树的缺点：一、对于那些各类别样本数量不一致的数据，在决策树当中,信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的特征。
二、决策树处理缺失数据时的困难。
三、过度拟合问题的出现。
四、忽略数据集中属性之间的相关性。
2 人工神经网络的优缺点人工神经网络的优点：分类的准确度高,并行分布处理能力强,分布存储及学习能力强，对噪声神经有较强的鲁棒性和容错能力，能充分逼近复杂的非线性关系，具备联想记忆的功能等。
人工神经网络的缺点：神经网络需要大量的参数，如网络拓扑结构、权值和阈值的初始值；不能观察之间的学习过程，输出结果难以解释，会影响到结果的可信度和可接受程度；学习时间过长,甚至可能达不到学习的目的。
3 遗传算法的优缺点遗传算法的优点：一、与问题领域无关切快速随机的搜索能力。
二、搜索从群体出发，具有潜在的并行性，可以进行多个个体的同时比较，鲁棒性好。
三、搜索使用评价函数启发，过程简单。
四、使用概率机制进行迭代，具有随机性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
分类算法小结
分类算法小结
学号：12013120116 李余芳
分类是数据挖掘中比较重要的一类，它的算法也有很多。
在此，我将一些常用的算法做一个简单的小结。
一、决策树
决策树技术是用于分类和预测的主要技术，决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法。
它着眼于从一组无次序、无规则的事例中推理除决策树表示形式的分类规则。
它采用自顶向下的递归方式，在决策树的内部节点进行属性值的比较并根据不同属性判断从该节点向下的分支，然后进行剪枝，最后在决策树的叶节点得到结论。
所以从根到叶节点就对应着一条合取规则，整棵树就对应着一组析取表达式规则。
树的每一个结点上使用信息增益度量选择测试属性。
可以从生成的决策树中提取规则。
优点：
1、易于理解和解释.人们在通过解释后有能力去理解决策树所表达的意义。
2、能够同时处理数据型和常规型属性。
其他技术往往要求数据属性的单一。
3、易于通过静态测试来对模型进行评测。
表示有可能测量该模型的可信度。
4、在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。
5、可以对有许多属性的数据集构造决策树。
6、决策树可很好地扩展到大型数据库中，它的大小独立于数据库的大小。
缺点：
1、对于各类别样本数量不一致的数据，在决策树中,信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的特征。
2、决策树处理缺失数据时的困难。
3、过度拟合问题的出现。
4、忽略数据集中属性之间的相关性。
应用
1、决策树是用二叉树形图来表示处理逻辑的一种工具。
可以直观、清晰地表
达加工的逻辑要求。
特别适合于判断因素比较少、逻辑组合关系不复杂的情况。
2、决策树提供了一种展示类似在什么条件下会得到什么值这类规则的方法。
比如，在贷款申请中，要对申请的风险大小做出判断。
3、决策树很擅长处理非数值型数据，这与神经网络只能处理数值型数据比起来，就免去了很多数据预处理工作等等。
二、K最近邻法(KNN）
KNN法即K最近邻法，最初由Cover和Hart于1968年提出的，是一个理论上比较成熟的方法。
该方法的思路非常简单直观：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。
该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。
KNN方法虽然从原理上也依赖于极限定理，但在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。
因此，采用这种方法可以较好地避免样本的不平衡问题。
另外，由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合。
优点：
1、简单、有效。
2、K最近邻算法是一种非参数的分类技术，在基于统计的模式识别中非常有效，并对未知和非正态分布可取得较高的分类准确率。
3、在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关，可以较好地避免样本的不平衡问题。
4、该算法比较适用于样本容量比较大的类域的自动分类，而那些样本容量较小的类域采用这种算法比较容易产生误分。
缺点：
1、KNN算法是建立在VSM模型上的，其样本距离测度使用欧式距离。
若各维权值相同，即认定各维对于分类的贡献度相同，显然这不符合实际情况。
2、KNN是懒散的分类算法，对于分类所需的计算均推迟至分类进行，故在其分
类器中存储有大量的样本向量。
在大样本集和高维样本分类时所需要的时间和空间的复杂度均较高。
3、计算量较大。
因为对每一个待分类的文本都要计算它到全体已知样本的距离，才能求得它的K个最近邻点。
目前常用的解决方法是事先对已知样本点进行剪辑，事先去除对分类作用不大的样本。
应用
KNN在快速文本分类，快速分形图像编码，在药材的识别和查询、搜索等诸多方面都有应用。
三、人工神经网络(ANN)
神经网络的学习规则就是修改神经网络的权值和偏置值的方法和过程（也称这种过程为训练算法）。
神经网络分类算法的重点是构造阈值逻辑单元，一个值逻辑单元是一个对象，它可以输入一组加权系数的量，对它们进行求和，如果这个和达到或者超过了某个阈值，输出一个量。
优点：
1、神经网络可以任意精度逼近任意函数
2、神经网络方法本身属于非线形模型，能够适应各种复杂的数据关系。
3、神经网络具备很强的学习能力，使它能够比很多分类算法更好地适应数据空间的变化。
4、神经网络借鉴人脑的物理结构和机理，能够模拟人脑的某些功能，具备“智能”的特点。
缺点：
1、神经网络需要大量的参数，如网络拓扑结构、权值和阈值的初始值。
2、不能观察之间的学习过程，输出结果难以解释，会影响到结果的可信度和可接受程度。
3、学习时间过长,甚至可能达不到学习的目的。
应用
ANN作为人工智能的一个分支，在暖通空调（HAVC)领域、中药领域、水文领域、
电力系统中、经济学、网络故障诊断以及疾病诊断等等有广泛的应用。
四、贝叶斯（Bayes）
Bayes法是统计学分类方法，它利用统计学中的贝叶斯定理，来预测类成员的概率，即给定一个样本，计算该样本属于一个特定的类的概率。
朴素贝叶斯分类需假设每个属性之间都是相互独立的，并且每个属性对非类问题产生的影响都是一样的。
贝叶斯算法是一种在已知先验概率与类条件概率的情况下的模式分类方法，待分样本的分类结果取决于各类域中样本的全体。
利用Bayes定理来预测一个未知类别的样本的可能属性，可选择其可能性最大的类别作为该样本的类别。
优点：
1、朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。
2、它是一种在已知先验概率与类条件概率的情况下的模式分类方法，待分样本的分类结果取决于各类域中样本的全体。
缺点：
1、贝叶斯定理假设一个属性对给定类的影响独立于其他属性，但此假设在实际情况中经常不成立，因此影响了其分类的准确率。
2、实际情况下，类别总体的概率分布和各类样本的概率分布函数(或密度函数)常常是不知道的。
为了获得它们，就要求样本足够大。
应用
Bayes在智能信息处理、医疗、网络检测和统计推断等诸多方面得到了充分的应用。
五、支持向量机（VSM）
该方法是建立在统计学习理论基础上的机器学习方法。
通过学习算法，SVM可以自动寻找出那些对分类有较好区分能力的支持向量，由此构造出的分类器可以最大化类与类的间隔，因而有较好的适应能力和较高的分辨率。
该方法只需要由各类域的边界样本的类别来决定最后的分类结果。
优点：
1、可以避免神经网络结构选择和局部极小点问题。
2、可以解决高维问题。
3、可以解决非线性问题。
4、待分样本集中的大部分样本不是支持向量，移去或者减少这些样本对分类结果没有影响，SVM法对小样本情况下的自动分类有着较好的分类结果。
缺点：
1、对缺失数据敏感。
2、对非线性问题没有通用解决方案，必须谨慎选择Kernel function来处理。
六、基于规则的分类
该算法的构造分类器分为两步：第一步用关联规则挖掘算法从训练数据集中挖掘出所有满足指定支持度和置信度的类关联规则；第二步选择高优先度的规则来覆盖训练集，即选择具有最高置信度的规则作为可能规则。
优点：
1、可以产生清晰有用的结果。
2、可以处理变长的数据。
3、计算的消耗量是可以预见的。
4、基于关联规则的分类技术在总体上分类准确度高。
缺点：
1、资源消耗大。
2、规则剪枝难。
3、分类模型较复杂。