在探讨神经网络分类器时，需要了解多个层面的知识点，这不仅包括各种类型的分类器，还包括它们之间的比较方式、使用的数据集、以及在实际应用中的表现。以下是详细的知识点。我们从分类器的种类谈起。文档中提到了17种不同家族的分类器，包括判别分析（Discriminant Analysis）、贝叶斯分类器（Bayesian）、神经网络（Neural Networks）、支持向量机（Support Vector Machines，SVM）、决策树（Decision Trees）、基于规则的分类器（Rule-Based Classifiers）、提升（Boosting）、装袋（Bagging）、堆叠（Stacking）、随机森林（Random Forests）及其他集成方法、广义线性模型（Generalized Linear Models）、最近邻（Nearest Neighbors）、偏最小二乘和主成分回归（Partial Least Squares and Principal Component Regression）、逻辑回归和多项式回归（Logistic and Multinomial Regression）、多重自适应回归样条（Multiple Adaptive Regression Splines）和其他方法。这些分类器的实现包括了Weka、R（包括和不包括caret包）、C语言和Matlab平台，涵盖了当前可用的所有相关分类器。比较分析的重点在于，研究者们尝试了解哪一种分类器在不同的数据集上表现更好。在进行比较时，研究者采用了横向和纵向比较的方法。所谓横向比较，是指比较不同类型的分类器之间的性能差异；而纵向比较，则指的是在相同类型分类器中比较不同实现方法或算法变体的性能。例如，同样是神经网络分类器，不同网络结构或训练算法的比较。文档中特别提到了随机森林（RF）分类器，在某些实现（比如使用R和caret包）中表现出色，能够在84.3%的数据集上超过90%的最大准确率。而且，在最佳的五个分类器中，有三个属于随机森林家族，这表明了随机森林在分类任务中的优势。SVM的高斯核版本（在C语言中使用LibSVM实现）也表现不俗，它在92.3%的最大准确率上有着不输于随机森林的表现。文档还提到了其他几个表现突出的模型，包括具有高斯核的极学习机（Extreme Learning Machines），C5.0决策树和a-vNNet（一种由多层感知器组成的委员会，实现在R语言中）。这些模型之所以脱颖而出，是因为它们在处理实际问题时，比其他同类方法更为高效和准确。此外，研究使用了121个数据集，这些数据集涵盖了整个UCI数据库（不包括大规模问题），以及研究者自己收集的一些实际问题。这样的数据集选择有助于研究者得出与数据集收集无关的有意义的结论。从技术细节方面来看，分类器的性能比较涉及多个因素，比如分类准确性、计算效率、过拟合的风险、模型的可解释性以及对数据特征的依赖程度等。在实际应用中，要选择合适的分类器，就需要根据数据集的特点来进行，比如数据集的大小、特征维度、类别不平衡的程度、数据的噪声水平等因素。实际的研究中，评估分类器的过程是一个多维度的过程，通常需要考虑多个评估指标。例如，除了准确率之外，还要考虑召回率、精确度、F1得分和ROC曲线下面积（AUC）等指标。这些指标能够提供更全面的性能视角，帮助研究者和实践者选出最适合特定问题的分类器。在了解了上述知识点之后，我们可以理解，分类器的比较分析是一个复杂但至关重要的任务，它直接关系到机器学习模型在各种实际问题中的应用效果。通过对不同分类器的综合评估和比较，研究人员和开发者能够更好地选择或设计能够满足实际需求的机器学习模型。