46、机器学习算法在数据集分类与异常检测中的应用

机器学习算法在数据集分类与异常检测中的应用

在数据处理和分析领域，数据集分类和异常检测是两个重要的研究方向。下面将分别介绍使用多种机器学习算法进行数据集分类以及异常检测的相关内容。

数据集分类：多种机器学习算法的应用

为了对数据集进行分类，采用了三种机器学习方法，分别是密集神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）。

• SVM使用RBF核的情况 ：在使用带有径向基函数（RBF）核的支持向量机（SVM）时，绘制了训练数据和测试数据的准确率与参数C值的关系图。从图中可以推断出，训练数据的准确率达到了100%，而测试数据的准确率仅为11%。
• 三种算法的性能对比 ：
  • 卷积神经网络（CNN） ：表现最佳，能达到近90%的准确率。
  • 密集神经网络（DNN） ：准确率为50%。
  • 支持向量机（SVM） ：使用线性核时在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现较差。不过，通过主成分分析（PCA）可以进一步提高其准确率。

算法	准确率
CNN	近90%