分类算法：原理、常用算法及应用场景 - 机器学习基础

分类算法是一种机器学习算法，用于将一组样本分为不同的类别。分类算法的目标是通过学习样本的特征和类别之间的关系，构建一个分类模型，然后用该模型对新的未知样本进行分类。\n\n常见的分类算法包括：\n\n1. 决策树：通过构建一棵树状结构，根据样本的特征逐步划分样本空间，最终将样本分到不同的类别。\n\n2. 朴素贝叶斯：基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设，通过计算样本的特征在各个类别下的概率，选择概率最大的类别作为分类结果。\n\n3. 逻辑回归：通过建立一个线性回归模型，将线性回归的结果转化为概率，然后根据概率进行分类。\n\n4. 支持向量机：通过构建一个超平面，将不同类别的样本分开，使得超平面距离最近的样本点最远。\n\n5. k近邻算法：通过计算未知样本与已知样本之间的距离，选择距离最近的k个已知样本的类别作为未知样本的分类结果。\n\n6. 随机森林：通过构建多个决策树，并采用投票的方式进行分类，以减小过拟合的风险。\n\n这些分类算法在不同场景下有不同的适用性和性能表现，选择合适的算法取决于具体的问题和数据特点。