基于不断学习的贝叶斯-KNN文本分类算法的设计与实现,给出原始几个类别的文本文件,通过机器学习,获取各个类别文本内容的主要特征,在这个基础上,给出待分类的文件库,系统通过自动分类,对文件库中的文本进行分类,把文件分配到最有可能的类别中。
Bayesian+KNN 技术资料
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support vector manchine and kNN分类的源代码.支持向量机是数据处理的比较良好的方法.最紧邻分类也是比较经典的
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Classifier4J是一个很好的基于java的分类器,里面有Native bayes和KNN等方法的文本分类.另外还 提供了分词和自动摘要等功能
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该程序为基于粒子滤波的一种新算法,综合MCMC Bayesian Model Selection即MONTE CARLO马尔克夫链的算法,用来实现目标跟踪,多目标跟踪,及视频目标跟踪及定位等,解决非线性问题的能力比卡尔曼滤波,EKF,UKF好多了,是我珍藏的好…