采用朴素贝叶斯算法对雷达点云数据进行分类，先构建kd树对点云领域进行搜寻，后提取点云的法向量、残差、主成分及高程差作为朴素贝叶斯算法的参数，运行程序可得到分类结果图。 （1）主程序为Classify.m （2）../data里为txt格式的训练样本与测试样本点云数据。

从数学角度来说，分类问题可做如下定义：       已知集合： 和 ，确定映射规则 ，使得任意 有且仅有一个 使得 成立。（不考虑模糊数学里的模糊集情况）       其中C叫做类别集合，其中每一个元素是一个类别，而I叫做项集合，其中每一个元素是一个待分类项，f叫做分类器。分类算法的任务就是构造分类器f。 这个定理解决了现实生活里经常遇到的问题：已知某条件概率，如何得到两个事件交换后的概率，也就是在已知P(A|B)的情况下如何求得P(B|A)。 条件概率： 表示事件B已经发生的前提下，事件A发生的概率，叫做事件B发生下事件A的条件概率。其基本求解公式为： 对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。通俗来说，就好比这么个道理，你在街上看到一个黑人，

一、按输入信号的特征分类 恒值控制系统（恒值调节系统，自动调节系统） 程序控制系统 随动系统（伺服系统） 二、按描述元件的动态方程分类 线性系统 非线性系统 三、按信号的传递是否连续分类 连续系统 离散系统 四、按系统的参数是否随时间而变化分类 定常系统 时变系统 第四节 自动控制系统的分类

基于最小错误概率的贝叶斯分类器

学习SVM 的很好的文档，可以好好交流一下

matlab开发-K阈值系统。K门限译码系统

文本分类 使用Python进行文本分类的简单实践 文件 内容 罗基奥.py 使用 Rocchio 算法的文本分类。 每个文档都在一个向量空间中表示。 在训练阶段，找到每类文档的质心。 在测试阶段，计算测试文档到每个质心的距离，并将文档分配到最近的质心类。 天真的eBayes.py 使用朴素贝叶斯算法的文本分类。 每个文档在一个向量空间中表示。 在训练阶段，学习字典每个术语的类先验和类条件概率。 在测试阶段，文档被分配给给定测试文档具有最大后验概率的类。 这是一个 IPython 笔记本，展示了使用 scikits-learn 机器学习库的完整但简单的文本分类管道。 管道从文本清理和标记化开始，然后将每个文档投影到一个向量空间中。 Tfidf 加权用于对向量进行归一化。 然后测试一些分类器； 使用它们的默认参数。 最后，在蛮力参数网格搜索上使用 10 倍交叉验证，找到了一些分类器的最

样例如下： TD 矿业工程 TD-0 矿业工程理论与方法论 TD-05 矿业工程与其他学科的关系 TD-9 矿山经济 TD91 选矿理论 TD912 矿石性质及类型 TD913 矿石可选性的研究 共计42354条分类，excel表两列，一列的编号，另一列是名称。 按大类字母顺序排列。

信用评估是商业银行等机构防范风险的重要途径，为了提高信用评估的准确率，使用随机森林（RF）来建立风险评估模型。针对随机森林模型的性能与参数的选择和数据集不平衡比例密切相关，提出了一种基于随机森林的组合分类算法（KM-GA-RF）。以UCI数据库中的German数据集进行研究，通过K-means算法对标签进行类分解。而对于哪个类分成的簇数（ki）以及随机森林算法自身的参数：树数（n_estimators）、特征数（max_features），使用改进的遗传算法对其进行优化选取。实验结果表明，基于随机森林的组合优化模型与传统RF以及其他算法进行比较，RF的预测精度高于支持向量机等算法，达到0.765，而提出的组合优化模型的预测精度为0.815，提高了5%。

GWO优化LSTM分类，这个代码分了两类。