SVM，knn，决策树等分类算法

资 源 简 介

SVM，knn，决策树等分类算法

详 情 说 明

分类算法是机器学习中用于预测数据类别的重要工具，常见的包括支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）和决策树等。这些算法各有特点，适用于不同的应用场景。

支持向量机（SVM） SVM 是一种强大的监督学习算法，适用于线性和非线性分类任务。其核心思想是寻找一个最优超平面，最大化不同类别数据点之间的间隔。SVM 在处理高维数据时表现优异，并通过核技巧（如 RBF、多项式核）适应复杂数据分布。

K近邻（KNN） KNN 是一种简单直观的算法，基于“相似的数据点在特征空间里会彼此靠近”的假设。通过计算待分类点与训练数据的距离（如欧氏距离），选择最近的 K 个邻居进行投票决定类别。KNN 适合小规模数据集，但对噪声和计算效率要求较高。

决策树 决策树通过一系列规则划分数据，形成树状结构进行决策。其优势在于可解释性强，能直观展示分类逻辑。常见的改进算法如随机森林和梯度提升树（GBDT）通过集成学习提升泛化能力，适用于结构化数据的分类与回归任务。

文档说明 在实际应用中，选择合适的分类算法需考虑数据规模、特征维度和噪声情况。SVM 适合高维稀疏数据，KNN 适用于小规模低维数据，而决策树及其变种在可解释性和自动化特征选择方面更具优势。理解算法的适用场景有助于优化模型性能。