Python数据分类器 该项目针对涉及MED，ML，MAP和kNN分类方法的模式识别课程而完成。 每个分类器均基于一组测试数据构建，然后在不同的数据集上进行测试并评估准确性。 通过均方误差计算和混淆矩阵图片（分别详细描述每个分类器的准确性）来测量和描述准确性。 使用网格网格为2类和3类数据集绘制所有分类器的决策约束。 以下是显示MED，MAP和kNN方法结果的一组图片： MED 地图 kNN其中k = 1