我已经实现了一个分类器，它

• 每次迭代接收一个待分类的参数对象，一些对象共享一个可分类的“属性”，比如颜色名称。
• 分类参数可能会变化，因此它们也是参数化的，并在初始化时传递给这个分类器。
• 分类器根据可能的分类类型和待分类的对象实现分类逻辑。

我对一些文章中使用的术语感到非常困惑：线性分类器，特征值和向量。

这种形式的分类器是常见的吗？在我的方法中，我没有看到向量，没有统计分类，没有层次分类，没有机器学习等。

在计算机科学文献中，这会是什么类型的分类器呢？

回答：

你的“参数对象”是一个特征向量。你的分类器显然不涉及训练，所以我认为它是一个临时性的基于规则的分类器。