常用线性分类器算法及基于Mathematica三维可视化

• 作者: 向仕兵 朱静雯
• 来源期刊: 现代计算机
• 关键词: 线性分类器 分类算法 Mathematica 三维可视化 效果对比
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 图形图像
• 页码范围: 14-19
• 页数: 6页
• 字数: 3204字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-1423.2017.10.004

摘要

线性分类是利用线性判别函数将不同类数据进行分类的方法,在模式识别中有着重要应用.介绍感知器算法、最小误差平方算法、Fisher算法及支持向量机学习算法等常用线性分类算法.利用Mathematica编程实现计算及可视化三维线性分类,并对不同分类算法的分类效果进行对比.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	向仕兵	西南科技大学理学院	4	7	1.0	2.0
2	朱静雯	西南科技大学理学院	2	5	1.0	2.0