采用粒子群优化的SVM算法在数据分类中的应用

针对分类数据集合线性不可分的问题,改进了支持向量机(SVM)的分类方法,构建新的分类决策函数和高斯核函数.在支持向量机关键参数的优化环节,采用粒子群算法对惩罚参数和高斯参数进行优化,设计便于操作的优化流程,并针对Iris数据集合展开实验研究.结果表明:相比于基于遗传算法优化的SVM方法,所提出的方法执行速度快、分类准确率高.

朴素贝叶斯分类算法在数据预测中的应用

朴素贝叶斯分类方法是数据库分类知识挖掘领域的一项基本技术,并具有广泛的应用。使用贝叶斯分类算法实现了对经典数据集Iris的分类。实践表明,朴素贝叶斯分类是一种有效的数据挖掘分类算法。

基于初始聚类中心优化和维间加权的改进K-means算法

针对K-means算法易受随机选择的初始聚类中心的影响和划分准确率不高的缺点,给出了一种改进的K-means算法。首先对初始聚类中心的选择过程进行了改进,然后对各样本点间差异最大的维进行加权处理。在Iris数据集上对原始算法和改进后的K-means算法的聚类结果进行对比分析。实验证明:改进后的算法稳定,且聚类的准确率达到了92%。