基于Bayes、决策树及SVM的图像分类（应用于垃圾分类）

简介：
本研究采用Bayes分类器、决策树和SVM三种算法对图像进行特征提取与分类，旨在提升垃圾分类效率与准确性。 基于Bayes、决策树和SVM的图像分类实验包括以下步骤：首先使用给定的图像作为训练集和测试集；其次利用不同特征下的Bayes、决策树以及支持向量机（SVM）算法进行图片分类，并通过精度、召回率及F1值等指标评估分类效果，同时借助混淆矩阵与Kappa系数进一步分析。实验结果显示，在三种方法中，SVM的精确度最高为0.61；其次是Bayes算法，其准确率为0.46；而决策树的表现最差，仅达到0.40。此外，从运行时间来看，决策树耗时最少，接着是Bayes模型，SVM则需要最长的时间来完成分类任务。通过混淆矩阵图可以直观地观察到主对角线的数值代表正确分类的数量，其余区域表示错误分类的情况；主对角线条纹越深，则表明该算法的准确度越高。需要注意的是整个实验过程可能花费较长时间进行计算和分析。