常用的分类方法

资 源 简 介

常用的分类方法

详 情 说 明

在机器学习领域，分类是监督学习中最基础的任务之一，目的是根据已知特征对数据进行类别划分。以下是几种常用的分类方法：

最近邻分类（NN） 最近邻算法是最简单的分类方法之一，其核心思想是"物以类聚"。对于一个待分类样本，直接在训练集中找到与之最相似（距离最近）的样本，将该样本的类别作为预测结果。

K近邻分类（KNN） KNN是NN的扩展版本，不再只考虑最近的一个样本，而是考察K个最近邻居的类别分布，通过多数表决的方式决定最终分类结果。K值的选择会直接影响分类效果，通常需要通过交叉验证来确定最优值。

K均值聚类（K-means） 虽然K-means本质上是无监督的聚类算法，但通过预处理可以用于分类任务。算法会将数据划分为K个簇，每个簇的中心代表一类。需要注意的是，K-means需要预先指定K值，且对初始中心点选择敏感。

Fisher线性判别 这是一种基于统计学的分类方法，通过寻找最佳投影方向，使得不同类别的样本在该方向上的投影尽可能分开，同类样本尽可能聚集。特别适合解决线性可分问题，对数据的分布有一定假设要求。

这些方法各有特点：NN和KNN实现简单但计算量大；K-means适合无标签数据；Fisher判别在满足假设条件时效果出色。实际应用中需要根据数据特性和需求选择合适的分类策略。对于复杂问题，这些基础方法也可以作为更高级算法的组成部分。