徐海蛟：MatLab2012b/MatLab2013b分类器大全(svm,knn,随机森林等)

train_data是训练特征数据, train_label是分类标签。
Predict_label是预测的标签。
MatLab训练数据, 得到语义标签向量 Scores(概率输出)。


1.逻辑回归(多项式MultiNomial logistic Regression)
Factor = mnrfit(train_data, train_label);
Scores = mnrval(Factor, test_data);
scores是语义向量(概率输出)。对高维特征，吃不消。


2.随机森林分类器（Random Forest）
Factor = TreeBagger(nTree, train_data, train_label);
[Predict_label,Scores] = predict(Factor, test_data);
scores是语义向量(概率输出)。实验中nTree = 500。
效果好，但是有点慢。2500行数据，耗时400秒。500万行大数据分析，会咋样？准备好一篇小说慢慢阅读吧^_^


3.朴素贝叶斯分类（Naive Bayes）
Factor = NaiveBayes.fit(train_data, train_label);
Scores = posterior(Factor, test_data);
[Scores,Predict_label] = posterior(Factor, test_data);
Predict_label = predict(Factor, test_data);
accuracy = length(find(predict_label == test_label))/length(test_label)*100;
效果不佳。


4. 支持向量机SVM分类
Factor = svmtrain(train_data, train_label);
pr