使用 3 个不同的参数对数据进行分类的算法是什么？答案

【问题标题】：Which algorithm to use to classify data by using 3 different parameters?使用 3 个不同的参数对数据进行分类的算法是什么？
【发布时间】：2014-04-29 22:50:41
【问题描述】：

我正在尝试为我的人工智能论文开发一个 android (java) 项目。它很快基于故事阅读和单词测验。一个人读一个故事并标记他不知道的单词。这些单词被注册到 WordPortfolio db，其中包含“Word_id”、“Seen”（多少次）、“Asked”（在测验中被问了多少次）、“Right”（正确回答了多少次）。

我的数据库中有“单词”表，它有 3 个不同的参数来使一个单词独一无二。这些是“优先级”、“级别”和说明符，无论它是动词、名词、Adj、Adv。等等

我想问的是；

我可以使用哪种算法对这些词进行分类，以便明智地向学习者提出“词义问题”？我希望学习者看到他在故事阅读部分看到的单词不止一个，以巩固它的含义，我也希望他学习新单词。

【问题讨论】：

如果我很好地理解了这个问题，您需要在您的数据库中添加一个标签“同义词”。在那里你会存储一个单词的 id 和 id 一个同义词，以及同一个词越来越多的同义词。因此您可以为同义词表中出现的每个单词提供替代词
@Vyger 不，不是我的意思。我需要一种算法来分类词义问题，通过使用这些 db 参数来区分具有难度和询问周期的问题。

标签： java android machine-learning artificial-intelligence classification

【解决方案1】：

有许多类型的算法旨在做到这一点。例如，您可以使用线性回归、最近邻、聚类或神经网络。 http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_machine_learning_algorithms 提供了一个非常全面的选项列表。

我还想看看您的图书馆是否有 Toby Segaran (http://shop.oreilly.com/product/9780596529321.do) 的《Programming Collective Intelligence》一书或类似的书。

【讨论】：

谢谢，我将使用 K-means 聚类。

【解决方案2】：

分类和聚类算法已经在MATLAB、WEKA等许多人工智能软件中实现。您可以在WEKA Text Classification for First Time & Beginner Users 中看到此示例，但我认为您的问题在 MAP/REDUCE Freamework 上会有很好的表现。我建议您在具有并行框架的问题中使用 MAHOUT，您可以使用它来降低其他平台的速度。

【讨论】：