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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