基于贝叶斯、决策树和支持向量机的图像分类研究

贝叶斯、决策树和支持向量机是常用于图像分类的算法。本研究使用了给定的图像作为训练和测试集，并基于不同的特征，应用贝叶斯、决策树和支持向量机算法对图像进行分类。通过计算精度、召回率、F1值、混淆矩阵以及kappa系数等评价指标来评估分类精度。实验结果显示，使用支持向量机算法能够达到较好的分类精度，精确度为0.61；其次是贝叶斯算法，精确度为0.46；决策树算法的精确度最差，为0.40。此外，从运行耗时的角度来看，决策树算法最为高效，贝叶斯算法次之，而支持向量机算法耗时最长。混淆矩阵图显示，主对角线上的数值表示分类正确的样本数量，其他位置的数值表示分类错误的样本数量。主对角线颜色越深，表示分类正确率越高。需要注意的是，实验程序的运行时间较长。