数据挖掘-基于贝叶斯算法及KNN算法
数据挖掘基于贝叶斯算法及算法的文档分类器的实现（上）
本分类器的完整工程可以到点击打开链接下载，详细说明的运行方法，用可以运行，学习数据挖掘的朋友可以跑一下，有问题可以联系我，欢迎交流：）
上文中描述了文档集的预处理及贝叶斯算法的实现，下面我们来看看如何实现基于算法的文本分类器
算法的描述
算法描述如下：
:文本向量化表示,由特征词的*值计算
:在新文本到达后，根据特征词确定新文本的向量
:在训练文本集中选出与新文本最相似的 个文本，相似度用向量夹角余弦度量，计算公式为：
其中， 值的确定目前没有很好的方法，一般采用先定一个初始值，然后根据实验测试的结果调整 值
本项目中取
:在新文本的 个邻居中，依次计算每类的权重，每类的权重等于个邻居中属于该类的训练样本与测试样本的相似度之和。
:比较类的权重，将文本分到权重最大的那个类别中。
文档计算及向量化表示
实现算法首先要实现文档的向量化表示
计算特征词的*，每个文档的向量由包含所有特征词的*值组成，每一维对应一个特征词
及的计算公式如下，分别为特征词的特征项频率和逆文档频率 文档向量计算类 如下
1. ;
2. ;
3. ;
4. ;
5. ;
6. ;
7. ;
8. ;
9. ;
10. ;
11. ;
12.
13. **计算文档的属性向量，将所有文档向量化
14. *
15. *
16. *
17. *
18. *
19. {
20.
21. **计算文档的属性向量,直接写成二维数组遍历形式即可，没必要递归
22. * 处理好的文件目录的绝对路径
23. * 训练样例集占每个类目的比例
24. * 测试样例集的起始的测试样例编号
25. * 属性词典
26. *
27. *
28. ( , , , <, > , <, > ) {
29. ();
30. ;
31. <> <>();
32. 注意可以用两个写文件，一个专门写测试样例，一个专门写训练样例，用的值来表示
数据挖掘十大算法
数据挖掘十大算法
数据挖掘是通过挖掘大规模数据集以发现隐藏的模式和关联性的过程。在数据挖掘领域，存在许多算法用于解决各种问题。以下是数据挖掘领域中被广泛使用的十大算法：
1. 决策树（Decision Trees）：决策树是一种用于分类和回归的非参数算法。它用树结构来表示决策规则，通过划分数据集并根据不同的属性值进行分类。
2. 支持向量机（Support Vector Machines，SVM）：SVM是一种二分类算法，通过在数据空间中找到一个最优的超平面来分类数据。SVM在处理非线性问题时，可以使用核函数将数据映射到高维空间。
3. 朴素贝叶斯（Naive Bayes）：基于贝叶斯定理，朴素贝叶斯算法使用特征之间的独立性假设，通过计算给定特征下的类别概率，进行分类。
4. K均值聚类（K-means Clustering）：K均值聚类是一种无监督学习算法，用于将数据集分割成多个类别。该算法通过计算样本之间的距离，并将相似的样本聚类在一起。
5. 线性回归（Linear Regression）：线性回归是一种用于建立连续数值预测模型的算法。它通过拟合线性函数来寻找自变量和因变量之间的关系。
6. 关联规则（Association Rules）：关联规则用于发现数据集中项集之间的关联性。例如，购买了商品A的人也常常购买商品B。 7. 神经网络（Neural Networks）：神经网络是一种模拟人脑神经元网络的算法。它通过训练多个神经元之间的连接权重，来学习输入和输出之间的关系。
9. 改进的Apriori算法：Apriori算法用于发现大规模数据集中的频繁项集。改进的Apriori算法通过剪枝和利用频繁项集的性质来提高算法的效率。
10. 集成学习（Ensemble Learning）：集成学习是一种通过将多个学习器进行组合，从而提高分类准确率的算法。常用的集成学习方法包括随机森林和梯度提升树。
基于weka的数据分类分析实验报告
基于weka的数据分类分析实验报告
1实验基本内容
本实验的基本内容是通过使用weka中的三种常见分类方法（朴素贝叶斯，KNN和决策树C4.5）分别在训练数据上训练出分类模型，并使用校验数据对各个模型进行测试和评价，找出各个模型最优的参数值，并对三个模型进行全面评价比较，得到一个最好的分类模型以及该模型所有设置的最优参数。最后使用这些参数以及训练集和校验集数据一起构造出一个最优分类器，并利用该分类器对测试数据进行预测。
2数据的准备及预处理
2.1格式转换方法
原始数据是excel文件保存的xlsx格式数据，需要转换成Weka支持的arff文件格式或csv文件格式。由于Weka对arff格式的支持更好，这里我们选择arff格式作为分类器原始数据的保存格式。
转换方法：在excel中打开“movie_given.xlsx”，选择菜单文件->另存为，在弹出的对话框中，文件名输入“total_data”，保存类型选择“CSV（逗号分隔）”，保存，我们便可得到“total_data.csv”文件；然后，打开Weka的Exporler，点击Open file按钮，打开刚才得到的“total_data”文件，点击“save”按钮，在弹出的对话框中，文件名输入“total_data”，文件类型选择“Arff data files（*.arff）”，这样得到的数据文件为“total_data.arff”。
2.2如何建立数据训练集，校验集和测试集
数据的预处理过程中，为了在训练模型、评价模型和使用模型对数据进行预测能保证一致性和完整性，首先要把movie_given.xslx和test.xslx合并在一起，因为在生成arff文件的时候，可能会出现属性值不一样的情况，否则将为后来的测试过程带来麻烦。
通过统计数据信息，发现带有类标号的数据一共有100行，为了避免数据的过度拟合，必须把数据训练集和校验集分开，目前的拆分策略是各50行。类标号为‘female’的数据有21条，而类标号为‘male’的数据有79条，这样目前遇到的问题是，究竟如何处理仅有的21条female数据？为了能在训练分类模型时有更全面的信息，所以决定把包含21条female类标号数据和29条male类标号数据作为模型训练数据集，而剩下的另49条类标号类male的数据将全部用于校验数据集，这是因为在校验的时候，两种类标号的数据的作用区别不大，而在训练数据模型时，则更需要更全面的信息，特别是不同类标号的数据的合理比例对训练模型的质量有较大的影响。 2.3预处理具体步骤
基于线性回归方法改进的KNN数据分类模型
文章编号：１６７１－４０６７（２０２１）０３－０２０－０４
基于线性回归方法改进的ＫＮＮ数据分类模型
李长生，刘宗成，刘 硕
（兰州石化职业技术学院信息处理与控制工程学院，甘肃兰州７３００６０）
摘要：传统的Ｋ最近邻算法（ＫＮＮ）是机器学习领域中思想简单、易于学习、对低维数据处
理效率较高的分类方法之一，但是在高维数据的分类中效率不高、性能会降低。针对传
统ＫＮＮ算法在处理多维数据集上的不足，提出了一种新的ＫＮＮ改进算法：将线性回归方
法引入该算法中，利用属性间的决定系数选择合适的属性集合，降低高维数据集的维数，
并采用卡方距离作为ＫＮＮ算法的距离度量函数，克服欧式距离不能体现特征向量之间
相对关系的不足。实验结果分析表明，在标准数据集的测试中，基于线性回归方法的改
进ＫＮＮ算法达到了较高的分类准确度，相对于传统ＫＮＮ算法在属性识别度上有了一定
的提高。
关键词：Ｋ最近邻算法；线性回归；卡方距离；欧氏距离；机器学习
中图分类号：ＴＰ３１１．１３文献标识码：Ａ
分类算法是机器学习和模式识别中的重要研究
内容之一，诸如贝叶斯网络算法、神经网络算法、决
策树Ｃ４．５算法、ＳＶＭ（支持向量机）算法、Ｒａｎｄｏｍ
ｆｏｒｅｓｔ算法、Ｂａｇｇｉｎｇ算法、ＫＮＮ算法等。其中，由于
Ｋ最近邻算法［１］（ｋ－ＮｅａｒｅｓｔＮｅｉｇｈｂｏｒ，ＫＮＮ）思想简
单、容易实现、重新训练数据的较低代价、以及较高
的分类准确率，使其在自动分类领域应用较广［２］。
ＫＮＮ算法简单易懂，是一种理论上非常成熟的
分类算法，但是ＫＮＮ分类算法在遇到数据集规模较
大或者维数较多的时候，会陷入维度灾难的情况，造
成ＫＮＮ模型的计算开销增大、分类效率降低。针对
这一问题，许多专家学者提出在ＫＮＮ算法运行之前
预处理数据集，期望缓解这一问题，例如张著英
等［３］将数据集用粗糙集进行预先处理，得到简约属
性之后的数据集，然后用ＫＮＮ处理以提高分类效
率。张孝飞等［４］通过降低待分类对象与Ｋ个最近
邻对象的相似性度量的计算量来提高分类效率。余
数据挖掘的常用分类算法
数据挖掘的常⽤分类算法
分类算法
分类是在⼀群已经知道类别标号的样本中，训练⼀种分类器，让其能够对某种未知的样本进⾏分类。分类算法属于⼀种有监督的学习。分类
算法的分类过程就是建⽴⼀种分类模型来描述预定的数据集或概念集，通过分析由属性描述的数据库元组来构造模型。分类的⽬的就是使⽤
分类对新的数据集进⾏划分，其主要涉及分类规则的准确性、过拟合、⽭盾划分的取舍等。分类算法分类效果如图所⽰。
常⽤的分类算法包括：NBC（Naive Bayesian Classifier，朴素贝叶斯分类）算法、LR（Logistic Regress，逻辑回归）算法、ID3（Iterative Dichotomiser 3 迭代⼆叉树3 代）决策树算法、C4.5 决策树算法、C5.0 决策树算法、SVM（Support Vector Machine，⽀持
向量机）算法、KNN(K-Nearest Neighbor，K 最近邻近)算法、ANN（Artificial Neural Network，⼈⼯神经⽹络）算法等。
NBC算法
NBC 模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础。该算法是基于条件独⽴性假设的⼀种算法，当条件独⽴性假设成⽴时，利⽤贝叶斯
公式计算出其后验概率，即该对象属于某⼀类的概率，选择具有最⼤后验概率的类作为该对象所属的类。NBC算法的优点
NBC算法逻辑简单，易于实现；
NBC算法所需估计的参数很少；
NBC 算法对缺失数据不太敏感；
NBC 算法具有较⼩的误差分类率；
NBC 算法性能稳定，健壮性⽐较好；
NBC算法的缺点
1.在属性个数⽐较多或者属性之间相关性较⼤时，NBC 模型的分类效果相对较差；
2.算法是基于条件独⽴性假设的，在实际应⽤中很难成⽴，故会影响分类效果
⼀、LR算法
LR 回归是当前业界⽐较常⽤的机器学习⽅法，⽤于估计某种事物的可能性。它与多元线性回归同属⼀个家族，即⼴义线性模型。简单来说
多元线性回归是直接将特征值和其对应的概率进⾏相乘得到⼀个结果，逻辑回归则是在这样的结果上加上⼀个逻辑函数。在此选择LR 作为
数据挖掘 算法
数据挖掘 算法
数据挖掘算法是一种从大规模数据集合中提取有用知识和信息的技术。数据挖掘算法是用数学、统计学和机器学习技术来发现、提取和呈现数据的过程。在实际应用中，数据挖掘算法主要用于预测、分类、聚类和异常检测等。下面是一些数据挖掘算法的介绍。
1. 随机森林
随机森林是一种基于多个决策树模型的集成学习算法。它利用随机样本和随机特征的组合训练多个决策树，并通过投票的方式选择最终的结果。随机森林算法可以用于分类和回归问题。
2. 支持向量机
支持向量机是一种二分类模型，它的工作原理是将数据映射到高维空间，并在该空间中找到一个最优的超平面来区分不同的样本。支持向量机可以通过核函数的组合来进一步扩展到非线性问题。支持向量机的最大优点是它能够处理高维空间的数据，并且可以用于模式识别、文本分类和图像处理等领域。
3. K-means聚类
K-means聚类是一种基于距离的聚类算法，它将数据分成K个簇，每个簇包含最接近的若干个点。K-means聚类算法是一种无监督学习算法，它可以用来发现数据集中的不同类别或数据分布。
4. Apriori算法
Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，用于在大规模数据集中发现数据间的关系。该算法通过分析不同数据项之间的交叉出现频率，来找到数据项之间的强关联规则。Apriori算法可以用于商业应用，例如发现商品之间的关联规则，提高市场营销效率。
5. AdaBoost算法
AdaBoost算法是一种集成学习算法，它通过组合多个弱分类器来构建强分类器。该算法会对之前分类错误的样本赋予更高的权重，以便训练下一个弱分类器。AdaBoost算法可以用于解决二分类问题和多类分类问题。
6. 神经网络
神经网络是一种人工智能技术，它类似于人类大脑的神经元网络。神经网络通过多个层次的神经元来建立非线性关系，并寻找输入和输出之间的映射关系。神经网络可以用于解决分类、回归、文本处理、图像识别等问题。 以上是几种常见的数据挖掘算法介绍。实际应用中，不同的算法应该根据数据的特点来选择，并采用合适的优化技术来提高算法的性能。
基于DBSCAN聚类的改进KNN文本分类算法
第１３卷第１期２０１３年１月 １６７１—１８１５（２０１３）０１—０２１９—０４ 科学技术与工程 Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ａｎｄ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｖｏ１．１３ Ｎｏ．１ Ｊａｎ．２０１３ ⑥２０１３ Ｓｃｉ．Ｔｅｃｈ．Ｅｎｇｒｇ．
基于ＤＢＳＣＡＮ聚类的改进ＫＮＮ
文本分类算法
苟和平 景永霞 冯百明 李 勇。
（琼台师范高等专科学校信息技术系 ，海口５７１１００；西北师范大学计算机科学与工程学院 ，兰州７３００７０）
摘要Ｋ最近邻算法（ＫＮＮ）在分类时，需要计算待分类样本与训练样本集中每个样本之间的相似度。当训练样本过多时， 计算代价大，分类效率降低。因此，提出一种基于ＤＢＳＣＡＮ聚类的改进算法。利用ＤＢＳＣＡＮ聚类消除训练样本的噪声数据。 同时，对于核心样本集中的样本，根据其样本相似度阈值和密度进行样本裁剪，以缩减与待分类样本计算相似度的训练样本 个数。实验表明此算法能够在保持基本分类能力不变的情况下，有效地降低分类计算量。 关键词Ｋ最近邻 文本分类 样本裁剪
中图法分类号ＴＰ３９１．１１； 文献标志码Ａ
文本自动分类技术是实现文本数据组织与检
索的有效手段，在提高文本数据利用的有效性和准
确性方面具有重要的现实意义和广泛的应用前景，
目前文本分类方法主要包括决策树、Ｋ最近邻
（ＫＮＮ）、关联规则、支持向量机（ＳＶＭ）、贝叶斯算法
（Ｂａｙｅｓ）、神经网络、粗糙集等。其中基于向量空间
模型（ＶＳＭ）的Ｋ最近邻（ＫＮＮ）…自动文本分类算
法，是一种简单、有效、非参数的懒惰学习方法，在
文本分类中得到了广泛的应用，取得了较好的效果。
ＫＮＮ文本分类器在文本分类方面简单高效，但
该算法的主要缺点是在大样本集或者高维样本集
下，分类计算开销大，分类效率降低 。目前主要
的改进方法集中在两个方面：①训练样本集缩 减 ｌ４］。②降低文本空间向量特征维数＿５ Ｊ。其中，
在样本集缩减方法中，有通过ｋ－ｍｅａｎｓ聚类算法来
数据挖掘十大经典算法
数据挖掘十大经典算法
数据挖掘是通过分析大量数据来发现隐藏的模式和关联，提供商业决策支持的过程。在数据挖掘中，算法起着至关重要的作用，因为它们能够帮助我们从数据中提取有用的信息。以下是十大经典的数据挖掘算法：
1.决策树算法：决策树是一种基于分层选择的预测模型，它使用树状图的结构来表示决策规则。决策树算法适用于分类和回归问题，并且可以解释性强。常用的决策树算法有ID3、C4.5和CART。
2.朴素贝叶斯算法：朴素贝叶斯是一种基于概率的分类算法，它假设特征之间是相互独立的。朴素贝叶斯算法简单有效，适用于大规模数据集和高维数据。
3.支持向量机（SVM）算法：SVM是一种针对分类和回归问题的监督学习算法，它通过构建一个最优的超平面来实现分类。SVM在处理非线性问题时使用核函数进行转换，具有较强的泛化能力。
4.K近邻算法：K近邻是一种基于实例的分类算法，它通过找到与目标实例最接近的K个邻居来确定目标实例的类别。K近邻算法简单易懂，但对于大规模数据集的计算成本较高。
5.聚类算法：聚类是一种无监督学习算法，它将相似的实例聚集在一起形成簇。常用的聚类算法有K均值聚类、层次聚类和DBSCAN等。
6.主成分分析（PCA）算法：PCA是一种常用的降维算法，它通过线性变换将原始数据转换为具有更少维度的新数据。PCA能够保留原始数据的大部分信息，并且可以降低计算的复杂性。 7. 关联规则算法：关联规则用于发现项集之间的关联关系，常用于市场篮子分析和推荐系统。Apriori算法是一个经典的关联规则算法。
8.神经网络算法：神经网络是一种模仿人脑神经元通信方式的机器学习算法，它能够学习和适应数据。神经网络适用于各种问题的处理，但对于参数选择和计算量较大。
9.随机森林算法：随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，它通过建立多个决策树来提高预测的准确性。随机森林具有较强的鲁棒性和泛化能力。
10.改进的遗传算法：遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，在数据挖掘中常用于最优解。改进的遗传算法通过改变遗传操作、选择策略和环境适应度函数等方面来提高算法的性能。
一种新的基于knn和rocchio的文本分类方法
一种新的基于knn和rocchio的文本分类方法
摘要：
面对如今海量的文本数据，文本分类成为了一个重要的研究方向。本文提出了一种新的基于kNN和Rocchio的文本分类方法，它能够在进行文本分类时实现高效和准确的分类功能。我们将KNN和Rocchio算法进行了深入的研究，并将两种算法结合起来，提出了一种新的文本分类方法。在实验方面，我们比较了我们的方法与其他几种常用文本分类方法，实验结果表明，我们的方法能够在特征提取、预处理和准确性方面取得更好的效果。
1. 引言
随着人们对文本信息的需求日益增加，大量的文本数据正在被产生。这些数据包含着大量有价值的信息，如何有效地利用这些信息成为了人们研究的一个重要问题。在实践中，文本分类可以将文本数据按照预定义的类别进行分类，以便更好地对这些数据进行管理和利用。文本分类已成为一项重要的研究领域。随着计算机技术的不断发展，如何用计算机的方法对文本进行分类成了当前重点研究的问题之一。
在文本分类的研究中，表征文本是一个重要的问题。文本数据一般是高维稀疏的，为了能够对这些数据进行分类，我们需要对其进行特征提取。目前，常用的特征提取方法包括基于词袋模型的技术、基于特征选择的技术等。这些技术相对容易实现，但是它们都存在一些问题，如无法准确的表达文本的语义信息。我们需要寻找新的特征提取方法以提高分类的准确性。
在本文中，我们提出了一种基于kNN和Rocchio的文本分类方法。KNN是一种常用的分类算法，它通过寻找最邻近的数据点来对新输入的数据点进行分类。而Rocchio算法是一种重心聚类算法，它通过在数据点的质心进行分类。我们将两种算法结合起来，提出了一种新的文本分类方法。我们通过实验验证了我们的方法，在特征提取、预处理和准确性方面均取得了良好的效果。
2. 相关工作
目前，文本分类技术已经被广泛的应用于许多领域。很多研究者提出了许多基于不同算法的文本分类方法，例如基于贝叶斯的方法、SVM方法、决策树方法等。这些算法各有优劣，但在某些领域都能够取得不错的结果。在文本特征提取方面，研究者们提出了很多方法，如使用TF-IDF模型、主题模型等。
基于冗余度的KNN训练样本裁剪新算法
基于冗余度的KNN训练样本裁剪新算法
王子旗; 何锦雯; 蒋良孝
【期刊名称】《《计算机工程与应用》》
【年(卷),期】2019(055)022
【总页数】6页(P40-45)
【关键词】KNN分类器; 样本裁剪; 快速分类; 类不平衡
【作 者】王子旗; 何锦雯; 蒋良孝
【作者单位】中国地质大学(武汉)计算机学院 武汉 430074
【正文语种】中 文
【中图分类】TP391
1 引言
随着信息时代的迅猛发展，海量数据生成、积累，对数据进行快速分类、处理显得尤为关键。数据挖掘技术在大数据的背景下应运而生。在现有的数据挖掘技术中，常见的分类方法包括支持向量机[1]、决策树[2]、贝叶斯网络[3]、人工神经网络[4]、K-近邻算法（K-Nearest-Neighbor，KNN）[5]等。其中，KNN 作为一种非参数、无需训练时间、简单高效的算法，最初被用于解决文本分类问题，后来被广泛应用于模式识别的各个领域，并且取得了很好的效果。
KNN分类器的基本思想是寻找在特征空间中与待测样本特征距离最小的k 个训练样本，并将待测样本最终分类到k 个训练样本中具有优势数量的类中。然而，作为一种基于实例的懒惰学习方法，KNN 分类器需要存储全部训练样本，并且在分类时需要计算待测样本与全部训练样本之间的特征距离并按距离进行排序，这意味着KNN分类器的分类时间复杂度将随着训练样本数或特征维度的增加而急剧上升。另外，因训练样本的类分布不均匀而导致的类不平衡问题也会影响分类性能。
目前，针对KNN 分类效率的改进方法大致可以分为两类：第一类是采用快速搜索方法，通过提高搜索速度直接提高KNN分类效率[6-7]，如Zhong的G-Tree算法[8-9]、Deng的基于聚类加速的KNN改进算法[10]和Xie的Simba（Spatial
In-Memory Big Data Analysis）算法[11]。另一类是精简训练样本数量或特征维度。精简特征维度主要采用特征选择或特征抽取的方式。精简训练样本数量主要通过样本裁剪，将对分类效果影响不大的训练样本从训练集中去除，只保留更具代表性的样本。本文主要讨论通过样本裁剪精简训练样本数量以提高KNN分类器效率的方法。经典的KNN训练样本集裁剪算法主要有Hart的Condensing算法[12]、Wilson的Editing算法[13]以及DROP（Decremental Reduction
监督学习算法的比较研究
监督学习算法的比较研究
在机器学习领域中，监督学习是一种非常流行的算法。监督学习的目标是从已知数据中学习如何进行预测和分类。在这种方法中，算法使用一个训练数据集，并从中推断模型，然后将模型应用于新的数据集。这个过程中有很多不同的算法和技术，本文将探讨一些监督学习算法的比较研究。
一、概述
监督学习算法有很多种，包括线性回归、KNN、决策树、朴素贝叶斯、神经网络等等。每一种算法的表现、实现和优缺点都不同，因此在使用前需要对它们进行比较研究。
二、线性回归
线性回归是一种简单的监督学习算法，也是最常用的算法之一。它的主要思想是，在给定输入值和输出值之后，学习如何预测连续性输出变量的值。
线性回归的优点是它非常容易实现和使用。同时，它还可以很好地处理大型数据集。然而，这种算法的缺点是它只适用于线性问题，对于非线性问题效果不是那么好。
三、KNN
KNN（K最近邻）是一种基于实例的监督学习算法。在这种算法中，特征空间被划分为所谓的“邻域”，并且根据训练样本集中每个实例的邻居数量确定最终分类。每个实例被归为与其最近的K个邻居所属类别的众数。
KNN的优点是它不需要预先假设数据集的数据分布，精确性高。缺点是它对于大型数据集的处理速度比较慢，并且不适用于高维数据。
四、决策树
决策树是一种基于树形结构的监督学习算法。它的主要思想是对于每个特征属性，通过考虑根据该属性对数据集的分割效果来选择最佳属性进行分割，生成树状结构。
决策树的优点是它可以很好地解决非线性问题，同时容易解释和理解。缺点是容易出现过拟合问题，在处理噪声数据时表现不佳。
五、朴素贝叶斯
朴素贝叶斯是一种基于统计的监督学习算法，它基于贝叶斯定理，以先验概率和观测到的特征值的条件概率为基础进行分类。
朴素贝叶斯的优点是它容易实现和理解，并且可以处理大量的特征和变量。缺点是它对于不同变量之间的相关性很敏感。
六、神经网络
神经网络是一种非常复杂的监督学习算法，它模仿人类神经系统的工作原理。在神经网络中，数据流经多个具有调节权重的神经元，并将输出传递给其他神经元。