铁路运输信息数据分类算法的研究与实现

介绍两种基于统计的自动分类技术(朴素贝叶斯分类器、支持向量机分类器)，剖析了基于统计的自动分类的优势及不足。基于统计的自动分类的不足主要表现为：当类别之间分类特征的交叉变大时，分类精度呈下降趋势，在多层分类的情况下，此局限尤为突出。针对此局限性．为了提高自动分类的精度，我们引入了基于规则的自动分类来对其进行改进和扩充，并整合两种自动分类技术的优点，设计出了混合分类器系统，应用于铁路运输信息系统，进行分类分析，从而获得了比较理想的分类效果。