传统机器学习算法的垃圾分类源代码

传统机器学习算法的垃圾分类源代码通常涉及数据预处理、特征提取、模型训练和分类预测等步骤。这里提供一个简化的垃圾分类示例流程，使用Python语言和常见的机器学习库scikit-learn。

首先，你需要收集垃圾分类的数据集，该数据集应包含不同垃圾的特征以及它们对应的类别标签。然后，你可以按照以下步骤进行开发：

1. 数据预处理：清洗数据，处理缺失值和异常值，对数据进行标准化或归一化处理。
2. 特征选择：从数据集中提取有助于分类的特征，可能包括尺寸、形状、颜色等。
3. 模型训练：选择一个分类算法（如决策树、随机森林、支持向量机等），并用训练集数据训练模型。
4. 模型评估：使用测试集评估模型的性能，通过准确率、召回率、F1分数等指标来判断模型的优劣。
5. 预测：使用训练好的模型对新的垃圾数据进行分类预测。

下面是一个使用随机森林分类器的Python示例代码：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report
import numpy as np

# 假设X是特征矩阵，y是标签数组
X = np.array([...])  # 特征数据
y = np.array([...])  # 类别标签

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建随机森林分类器实例
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)

# 输出模型评估报告
print(classification_report(y_test, y_pred))

请根据你的具体数据集和需求调整上述代码中的特征提取和模型训练部分。