4种分类算法参数选择及分类特点研究

摘要：

对分类算法的描述通常缺少定量的分析与研究,本文以K-近邻、支持向量机和决策树为研究对象,定量分析算法参数、数据噪音、节点数量对分类精度和运行时间的影响.首先研究这几种算法及参数作用,选定最优参数,分析不同噪音对分类精度的影响,然后分析节点数量对分类精度影响及运行时间变化.通过Scikit-learn模块对讨论内容进行仿真实验,实验结果清楚地展示了分类算法在不同参数条件下分类特点,为实际数据分类研究提供指导.

关键词：参数选取、分类特点、K近邻、支持向量机、决策树

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61471224;青岛市博士后应用研究项目2015180

在线出版日期：2018-06-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：54-60