分类算法简介

分类算法是机器学习和数据挖掘领域中一类非常重要的算法，其主要目的是根据输入数据的特征，将其划分到不同的类别中。简单来说，就是教会计算机如何像人一样对事物进行归类。

例如，在判断一封电子邮件是正常邮件还是垃圾邮件时，分类算法可以通过分析邮件中的文字内容、发件人信息、邮件主题等特征，做出相应的归类；或者判断一张图片上的动物是猫还是狗，也是基于图像的诸多特征利用分类算法来完成分类。

常见的分类算法类型

• 决策树算法 决策树以树状结构来呈现决策过程，就像是一棵倒立的树，从根节点开始，根据不同的属性条件不断进行分支判断，最终到达叶子节点得出分类结果。例如，要判断一个水果是苹果还是橙子，可能先看它的形状，如果是圆形，再看颜色等其他特征逐步判断下去，最终确定类别。常见的决策树算法有ID3、C4.5、CART等。

• 贝叶斯分类算法 它基于贝叶斯定理，利用概率来对样本进行分类。朴素贝叶斯是其中比较常用的一种，它假定各个特征之间相互独立，在文本分类领域应用广泛，比如判断一篇文章属于体育类、科技类还是娱乐类，通过统计文章中出现的特定词汇的概率等特征来计算属于各个类别的概率，进而确定分类。

• 支持向量机（SVM） SVM的核心思想是找到一个最优的超平面，将不同类别的数据点尽可能地分开，并且保证间隔最大化。可以想象在二维平面上有两类不同的点（比如圆形代表一类，三角形代表另一类），要画一条直线（在高维就是超平面）把它们分开，并且让两边离这条线最近的点到线的距离之和最大，这条线就是SVM要找的分割线，然后依据新的数据点位于线的哪一侧来确定其类别。

• K近邻算法（KNN） 该算法基于这样一个理念：一个样本的类别由其周边最近的K个邻居的类别来决定。例如要判断一个未知的点属于哪一类，先计算它和已知类别点的距离，找到距离最近的K个点，统计这K个点中各个类别所占的比例，多数所属的类别就是这个未知点的类别。就好像在一个小区里判断一个新搬来的人的职业，看他周围K个邻居大部分是什么职业，就猜测他大概率也是那个职业。

• 神经网络算法 神经网络模拟人类大脑神经元的工作方式，由大量的神经元相互连接构成网络。比如在图像识别中，多层的神经网络可以自动提取图像的复杂特征，像卷积神经网络（CNN）专门用于处理图像数据，经过多层的卷积、池化等操作后，最终输出图像所属的类别，如识别出是风景图、人物图还是建筑图等。

评估分类算法的指标

• 准确率（Accuracy）：指的是分类正确的样本数占总样本数的比例，这是一个比较直观的评估指标，但在某些数据不平衡的情况下可能存在局限性。例如在判断某种罕见疾病时，健康样本有990个，患病样本只有10个，如果一个分类器总是把样本都预测为健康，准确率也能达到99%，但其实它对患病样本的分类效果很差。
• 精确率（Precision）：对于某一类来说，精确率是被预测为该类且实际也是该类的样本数与被预测为该类的样本数的比值。比如预测某个类别有10个样本，但实际只有6个是真正属于这个类别的，那精确率就是60%。
• 召回率（Recall）：同样针对某一类，召回率是被预测为该类且实际也是该类的样本数与实际属于该类的样本数的比值。例如实际有20个样本属于某类，分类器只正确找出了12个，那召回率就是60%。
• F1值：它综合考虑了精确率和召回率，是两者的调和平均数，F1值越高说明分类器在精确率和召回率的平衡上表现得越好。

分类算法在诸多领域有着广泛的应用，像医疗领域的疾病诊断、金融领域的信贷风险评估、电商领域的商品推荐分类等，为人们的生产生活等提供了很大的便利和有效的决策支持。