【摘 要】
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模式分类方法是模式识别的关键。文中重点研究了支持向量机、BP神经网络、K近邻、朴素贝叶斯、线性判别分析和二次判别分析共六种模式分类方法，并利用MATLAB对UCI上的数据集进
【基金项目】
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安徽大学青年骨干教师培养对象经费资助项目;安徽省科技攻关计划科技强警专项资金资助项目(1301b042020);高等学校博士学科点专项科研基金联合资助课题(20133401110009)
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模式分类方法是模式识别的关键。文中重点研究了支持向量机、BP神经网络、K近邻、朴素贝叶斯、线性判别分析和二次判别分析共六种模式分类方法，并利用MATLAB对UCI上的数据集进行了分类测试，根据测试结果分析了数据集的样本数、特征数、类别数对每一种模式分类方法的准确率和运行时间的影响。结果表明，在对一些小数据进行分类时，可以采用朴素贝叶斯、K近邻、线性判别分析方法，而对于大的数据集，支持向量机、BP神经网络、二次判别分析分类方法则比较适合，但对运行时间要求严格的分类不能采用BP神经网络方法。
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