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sklearn-tree-BN-knn

于 2021-04-16 发布文件大小:1271KB

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代码说明：

分类器的性能比较与调优: 使用scikit-learn 包中的tree，贝叶斯，knn，对数据进行模型训练，尽量了解其原理及运用。使用不同分析三种分类器在实验中的性能比较，分析它们的特点。本实验采用的数据集为house与segment。(Performance comparison and optimization of classifiers: We use tree, Bayesian and KNN in scikit-learnpackage to train the data model and try to understand its principle and application. The performances of three classifiers are compared and their characteristics are analyzed. The data set used in this experiment is house and segment.)

文件列表：

lab3, 0 , 2019-03-31
lab3\GaussianNB-house-matplotlib.png, 15026 , 2019-03-22
lab3\GaussianNB-segment-matplotlib.png, 30364 , 2019-03-21
lab3\house-votes-84.data, 18171 , 2016-03-16
lab3\house-votes-84.names, 7059 , 2016-03-16
lab3\knn-house-matplotlib.png, 15725 , 2019-03-22
lab3\knn-house.py, 5523 , 2019-03-22
lab3\knn-segment-matplotlib.png, 29129 , 2019-03-22
lab3\knn-segment.py, 5546 , 2019-03-22
lab3\MultinomialNB-house-matplotlib.png, 14986 , 2019-03-22
lab3\MultinomialNB-segment-matplotlib.png, 31075 , 2019-03-21
lab3\naive-bayes-house.py, 4183 , 2019-03-21
lab3\naive-bayes-segment.py, 5368 , 2019-03-21
lab3\segment-tain.txt, 200410 , 2007-10-11
lab3\segment-test.txt, 109984 , 2007-10-11
lab3\tree-house-graphviz.dot, 1453 , 2019-03-22
lab3\tree-house-graphviz.png, 75493 , 2019-03-22
lab3\tree-house-matplotlib.png, 16219 , 2019-03-22
lab3\tree-house.py, 5870 , 2019-03-22
lab3\tree-segment-graphviz.dot, 17529 , 2019-03-22
lab3\tree-segment-graphviz.png, 1011689 , 2019-03-22
lab3\tree-segment-matplotlib.png, 41287 , 2019-03-22
lab3\tree-segment.py, 6706 , 2019-03-22

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2021-04-16 15:08:53下载

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knn.py
kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 kNN方法在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，kNN方法较其他方法更为适合。(Basic source application)

2018-10-30 16:50:13下载

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