KNN和高斯贝叶斯分类器

资 源 简 介

KNN和高斯贝叶斯分类器

详 情 说 明

在工业质量检测领域，使用机器学习算法进行钢铁故障分类是一个典型场景。我们采用K最近邻（KNN）和高斯贝叶斯两种分类器构建了钢铁缺陷识别系统。原始数据来自公开的URI资源库，经过严格的预处理流程后输入模型。

KNN算法的核心思想是通过计算新样本与训练集中各样本的距离，选取最近的K个邻居进行投票决策。该方法的优势在于实现简单且无需训练过程，但对数据规模和特征维度较为敏感。在钢铁表面缺陷识别中，我们特别关注了特征缩放对距离计算的影响。

高斯贝叶斯分类器假设特征服从正态分布，通过计算后验概率进行分类。这种概率模型在处理工业检测数据时表现出色，尤其当特征间相关性不高时。我们针对钢铁缺陷数据进行了正态性检验，确保满足模型假设前提。

数据预处理环节包含缺失值处理、异常值过滤和特征标准化等关键步骤。我们还进行了特征相关性分析，去除高度线性相关的特征维度。两个模型都采用交叉验证评估性能，并比较了在不同K值或先验概率设置下的分类准确率。

实际应用中，KNN更适合小规模高精度场景，而高斯贝叶斯在计算效率和概率解释性方面更具优势。对于钢铁故障分类这种典型的质量控制问题，两种方法各有所长，可以互为补充。未来可考虑模型融合或引入深度学习提升复杂缺陷的识别能力。