数据挖掘十大算法（九）：朴素贝叶斯原理、实例与Python实现

一、条件概率的定义与贝叶斯公式

二、朴素贝叶斯分类算法

朴素贝叶斯是一种有监督的分类算法，可以进行二分类，或者多分类。一个数据集实例如下图所示：

现在有一个新的样本， X = (年龄：<=30, 收入：中， 是否学生：是， 信誉：中)，目标是利用朴素贝叶斯分类来进行分类。假设类别为C(c1=是 或 c2=否)，那么我们的目标是求出P(c1|X)和P(c2|X)，比较谁更大，那么就将X分为某个类。

下面，公式化朴素贝叶斯的分类过程。

三、实例

下面，将下面这个数据集作为训练集，对新的样本X = (年龄：<=30, 收入：中， 是否学生：是， 信誉：中)  作为测试样本，进行分类。

我们可以将这个实例中的描述属性和类别属性，与公式对应起来，然后计算。

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