摘要： 贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均已贝叶斯定理为基础，因此统称为贝叶斯分类。在贝叶斯分类器中，常用朴素贝叶斯，就类似于看见黑人，大多会认为来自非洲。 事件A在事件B（发生）的条件下的概率，与事件B在事件A（发生）的条件下的概率是不一样的，但他们有确定的关系，贝叶斯定理就是对在这种关系的陈述。 阅读全文

摘要： 原理：简单比喻为——人以群分，物以类聚。 优点：对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，K-NN较其他方法更合适。 缺点：计算量较大，因为会计算全体已知样本的距离。 改进方法： （1）解决计算量大，事先对已知样本点进行剪辑，去除对分类作用不大的成分。 （2）尽可能将计算压缩到接近测试样本领域的小范 阅读全文