作者：王正杰; 杨伟丽; 王喆; 侯玉珊; 郭银景参数选取分类特点k近邻支持向量机决策树
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。
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