使用R完成朴素贝叶斯分类

最新推荐文章于 2024-04-27 08:00:00 发布

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本文介绍了如何使用R语言来实现朴素贝叶斯分类。作者在复习数据挖掘算法时，选择了朴素贝叶斯作为入门，因为它是最简单的挖掘算法之一。通过贝叶斯定理计算后验概率，并选取概率最大的分类作为输出。文中提供了一个小数据集的示例代码，展示了R中朴素贝叶斯分类的实际应用。

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想和数据挖掘沾点边，所以最近在复习一些算法，因为又学了点R，深感这是个统计分析挖掘的利器，所以想用R实现一些挖掘算法。

朴素贝叶斯法大概是最简单的一种挖掘算法了，《统计学习方法》在第四章做了很详细的叙述，无非是对于输入特征x，利用通过学习得到的模型计算后验概率分布，将后验概率最大的分类作为输出。

根据贝叶斯定理，后验概率P(Y=cx | X=x) = 条件概率P(X=x | Y=cx) * 先验概率P(Y = ck) / P(X=x)，取P(X=x | Y=cx) * P(Y = ck)最大的分类作为输出。

下面是一个小数据集下使用R进行朴素贝叶斯分类的例子，参考自博客，代码如下：

#构造训练集
data <- matrix(c("sunny","hot","high","weak","no",
                 "sunny","hot","high","strong","no",
                 "overcast","hot","high","weak","yes",
                 "rain","mild","high","weak","yes",
                 "rain","cool","normal","weak","yes",
                 "rain","cool","normal","strong","no",
                 "overcast","cool","normal","strong","yes",
                 "sunny","mild","high","weak","no",