教育数据挖掘正在将挖掘技术应用于与学习相关的数据。 由于学习领域的大量记录，预测学生的表现是一项复杂的工作。 现在一天缺乏现有的调查来清楚地了解预测。 在这个过程中有两个因素，例如预测的属性和预测方法。 本文的核心目的是利用挖掘方法的思想来预测学生的表现。 在本文中，我们比较了不同数据挖掘方法的准确率百分比，例如决策树、神经网络、朴素贝叶斯、K-最近邻和支持向量机。 在这些技术中，决策树和神经网络提供了最好的准确性。

利用TF-IDF策略的中文文本分类算法比较，刘昕玥，王敬，本文基于TF-IDF特征选取方法，分别使用朴素贝叶斯、随机森林与支持向量机算法对中文文本语料库进行分类实验。实验表明，支持向量机

高分1号(GF-1)卫星遥感影像已经成为土地利用和覆盖的重要数据源。文中通过对所选样区分别采用最大似然、最小距离、支持向量机等监督分类方法进行分类,并比较它们所得出的分类结果,从而来探讨监督分类方法在原理、技术、步骤及精度等问题方面的差别。

遥感影像分类是影像分析的一个重要内容,它是利用计算机通过对影像中不同地物的空间信息和光谱 信息进行分析,选择特征,并将特征空间划分为互不重叠的子空间,然后将影像中各个像元划归到子空间去. 目前国内国际上对影像分类的研究主要集中在应用具体的物理的、数学的方法等对影像进行的分类研究方 面[1 - 8 ] ,对于影像分类方法的研究,从不同的方面可以划分为不同的类型. 按照利用图像要素的不同,影像 分类大体可以分为三种:一是基于图像灰度值的分类,二是基于图像纹理的分类,三是基于多源信息融合的 分类[9 ] . 用计算机对影像进行分类应用的主要是模式识别技术,根据具体应用的数学方法不同又可分为:统 计法(决策分类法) 、语言结构法(句法方法) 、模糊法以及神经网络法. 在影像分类过程中,根据是否已知训练 样本的分类数据,影像分类方法又可以分为监督分类和非监督分类. 本文主要从分类原理、分类过程、分类方 法等方面来探讨这两种分类方法的区别与联系.

随着计算能力、存储、网络的高速发展，人类积累的数据量正以指数速度增长。对于这些数据，人们迫切希望从中提取出隐藏其中的有用信息，更需要发现更深层次的规律，对决策，商务应用提供更有效的支持。为了满足这种需求，数据挖掘技术的得到了长足的发展，而分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务，目前在商业上应用最多。本文主要侧重数据挖掘中分类算法的效果的对比，通过简单的实验（采用开源的数据挖掘工具-Weka）来验证不同的分类算法的效果，帮助数据挖掘新手认识不同的分类算法的特点，并且掌握开源数据挖掘工具的使用。分类算法是解决分类问题的方法，是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。分类算法通过对已知类别训

模糊聚类：中东部地区城乡统筹水平的分类与比较.pdf

ENVI遥感影像处理

svm算法手写matlab代码MNIST数据库分类 介绍 图像分类和识别是一项重要的机器学习任务，可用于多种应用程序。 特征工程是图像分类算法的基本步骤。 我们的第二个项目为图像的理解和分类提出了一项新功能。 基于图上的扩散理论，我们从图中提取了一个时间序列作为新的图像特征。 该功能对于图像的旋转/缩放/变异具有鲁棒性。 我们使用K近邻（knn），逻辑回归和SVM在MINIST（MNIST：手写数字数据库，标准的图像检索/分类基准）中对图像进行分类，以测试新功能的性能。 与没有新特征的结果相比，具有我们提出的特征和图像其他关键特征的组合的分类错误率降低了5.4％。 在ICIP上发表了两篇论文，分别于2014年和2016年发表。 Github ：。 关于数据库：MNIST是一个手写数字数据库，可从该网站获得。 它包含一个训练组，包含60,000张图像和一个测试组，包含10,000张图像。 该数据集的一个特性是，所有图像都是具有标准大小和对比度的手写数字，这已经非常“相似”了。 任务： 比较热量含量特征和其他块状相似大小的低层特征的分类错误率，包括（1）强度直方图，（2）强度矩，（3）Ga

通过二分类来比较神经网络模型和逻辑回归模型，有三个代码来进行实现

179种分类算法比较测评，包括SVM、CRF、随机森林、CNN、RNN等共179种算法性能测评