常用的分类方法

资 源 简 介

常用的分类方法，包括最近邻（NN），k均值（kmeans），k近邻，Fisher线性判别。

详 情 说 明

在机器学习领域，有许多种常用的分类方法。其中一些方法包括最近邻（NN）、k均值（kmeans）、k近邻以及Fisher线性判别。这些方法的使用各有优缺点，因此在选择何种方法时需要考虑到数据集的特点，算法的复杂度以及分类的准确性等多个因素。此外，还有其他一些方法，如支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯（Naive Bayes）以及决策树等，也被广泛应用于分类问题中，我们可以根据实际需求进行选择。