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。...

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

分类算法是机器学习中的基础工具，用于根据已知数据特征预测新样本的类别。以下是几种经典方法的原理与特点分析：

最近邻算法(NN)采用"物以类聚"思想，直接将新样本与训练集中最近的单个样本归为同类。这种惰性学习算法不需要训练过程，但对噪声数据敏感且计算复杂度高。

k均值属于典型的无监督聚类方法，通过迭代优化将数据划分为k个球形簇。算法需要预先指定簇数量k，对初始中心点选择敏感，适合发现数据中的自然分组结构。

k近邻(KNN)是NN的扩展版本，通过统计k个邻居的多数票决定分类结果。增加k值能降低噪声影响，但需要平衡计算效率和边界清晰度。常用距离度量包括欧氏距离和余弦相似度。

Fisher线性判别通过投影变换寻找最佳分类超平面，最大化类间离散度与类内离散度的比值。这种有监督方法对线性可分数据特别有效，其衍生方法LDA还被广泛应用于降维领域。

这些方法各自适用于不同场景：当需要可解释性时可选择Fisher判别；处理海量数据时k均值效率突出；KNN则因其简单直观常被用作基线模型。实际应用中还需考虑数据分布、特征维度等因素来选择合适的分类策略。