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朴素贝叶斯分类朴素贝叶斯分类或简单贝叶斯分类的工作过程如下:(1)每个数据样本用一个n维特征向量表示分别描述对n个属性A1A2…An样本的n个度量(2)假定有m个类C1C2…Cm给定一个未知的数据样本X(即没有类标号)分类法将预测X属于具有最高后验概率(条件X下)的类即是说朴素贝叶斯分类将未知的样本分配给类Ci当且仅当 ()这样最大化其最大的类Ci称为最大后验假定根据
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级朴素贝叶斯 结 构贝叶斯理论贝叶斯分类器 Ω={A1×A2×...×Am}是由所有未知类别的可能样本组成的集合 Ωc={A1×A2×...×Am×C}是由所有已知类别的样本组成的集合D Ωc是训练样例集合 Ω中的元素x表示为x = <a1a2 …am> Ωc中的元素x表示为x = <a1a2 …am
离散贝叶斯公式 联合概率是指当已知类别为cj的条件下看到样本x出现的概率 朴素贝叶斯分类器一DayWeakHotD5StrongMildD10StrongHot第一步统计个数WindHigh42估计先验概率和条件概率样例判别概率为零之个数比较标准差 训练精度≈测试精度 意义明确便于理解 时间复杂度低可以应用大型数据库 易于实现增量
简单朴素贝叶斯分类器的思想与算法分析在数据仓库和数据挖掘应用中分类是一种非常重要的方法.分类的概念是在已有数据的基础上学会一个分类函数或构造出一个分类模型即我们通常所说的分类器(Classifier).该函数或模型能够把数据集合中的数据记录映射到给定类别中的某一个值从而可以应用于数据预测.目前分类的主要算法有贝叶斯算法决策树算法(如ID3等)规则推导人工神经网络最近邻算法支持向量机等等.这些
基于朴素贝叶斯的文本分类算法摘要:常用的文本分类方法有支持向量机K-近邻算法和朴素贝叶斯其中朴素贝叶斯具有容易实现运行速度快的特点被广泛使用本文详细介绍了朴素贝叶斯的基本原理讨论了两种常见模型:多项式模型(MM)和伯努利模型(BM)实现了可运行的代码并进行了一些数据测试关键字:朴素贝叶斯文本分类Text Classification Algorithm Based on Naive Baye
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function Bayes2为了提高实验样本测试的精度故采用多次模拟求平均值的方法N=input(实验模拟次数 N(N最好为奇数) )Result(1:31:3)=0????? 判别矩阵的初始化for k=1:N???????????? 控制程序模拟次数N??? 生成二维正态分布的样本2 X N 维的矩阵???? X1=mvnrnd([1 2][4 00 6]300)?? 2 X N???
朴素贝叶斯分类的工作过程如下:(1)? 每个数据样本用一个n维特征向量X= {x1x2……xn}表示分别描述对n个属性A1A2……An样本的n个度量(2) 假定有m个类C1C2…Cm给定一个未知的数据样本X(即没有类标号)分类器将预测X属于具有最高后验概率(条件X下)的类也就是说朴素贝叶斯分类将未知的样本分配给类Ci(1≤i≤m)当且仅当P(CiX)> P(CjX)对任意的j=12…mj≠i这样最
朴素贝叶斯分类的工作过程如下:(1)? 每个数据样本用一个n维特征向量X= {x1x2……xn}表示分别描述对n个属性A1A2……An样本的n个度量(2) 假定有m个类C1C2…Cm给定一个未知的数据样本X(即没有类标号)分类器将预测X属于具有最高后验概率(条件X下)的类也就是说朴素贝叶斯分类将未知的样本分配给类Ci(1≤i≤m)当且仅当P(CiX)> P(CjX)对任意的j=12…mj≠i这样最
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