Orange算法库：分类与聚类详解

"orange算法大全" 本资源是一个关于Orange数据可视化和分析工具的算法大全，包含多种分类和聚类算法的详细信息。Orange是一个开源的数据科学软件，它提供了丰富的交互式界面和图形用户界面，方便用户进行数据分析和建模。 在分类算法部分，列举了以下几种算法： 1. 分类树（Classification Tree）：由marko开发，准确率为80%，不支持语言扩展，关联的注释号为#825、#827和#986。 2. 贝叶斯（Bayes）：由anze开发，准确率100%，同样不支持语言扩展，关联的注释号为#796和#933。 3. 多数投票（Majority）：lanz开发，准确率100%，无语言扩展，注释号为#849和#934。 4. 查找表（Lookup）：lanz开发，准确率80%，不支持语言扩展，关联注释号为#850和#938。 5. 支持向量机（SVM）：miha开发，准确率100%，不支持语言扩展，注释号为#851和#939。 6. 逻辑回归（Logistic Regression）：jurezb开发，准确率80%，不支持语言扩展，注释号为#732和#940。 7. 规则（Rules）：matija开发，准确率95%，不支持语言扩展，注释号为#852和#966。 8. K近邻（KNN）：mocnik开发，准确率80%，不支持语言扩展，2011年5月有更新，注释号为#760、#853。 9. classifiersin：jurezb开发，准确率0%，不支持语言扩展，无更新信息，注释号为#765。 10. Python分类器（Classifiers from Python）：未知开发者，准确率0%，不支持语言扩展，无更新信息，注释号为#764。 在聚类算法部分，列出了两种主要的聚类方法： 1. K均值（KMeans）：由blaz开发，准确率100%，不支持语言扩展，没有关联的注释号。 2. 层次聚类（Hierarchical Clustering）：ales开发，准确率100%，同样不支持语言扩展，没有关联的注释号。 此外，还提到了数据相关的组件： 1. 变量（Variable）：由janez开发，100%完成度，2011年5月有更新。 2. 域（Domain）：由janez开发，100%完成度，无更新信息。 3. 值（Value）：由janez开发，100%完成度，无更新信息。 4. 实例（Instance）：由janez开发，100%完成度，无更新信息。 5. 表（Table）：由janez和a开发，完成度60%，不支持语言扩展，注释号为#752和#753。 6. 样本（Sample）：由marko开发，100%完成度，不支持语言扩展，无关联的注释号。 从上述信息可以看出，Orange算法大全涵盖了多种分类和聚类算法，以及数据处理组件，这些都为数据科学家和分析人员提供了强大的工具集。每个算法和组件都有其开发者、准确率和是否支持语言扩展的信息，这有助于用户根据需求选择合适的工具。