分类与监督学习,朴素贝叶斯分类算法
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#1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 #简述分类与聚类的联系与区别。
分类是事先定义好类别,类别数不变,分类也可以称作分类器,把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一类中。
聚类是指根据“物以类聚”的原理,将本身没有类别的样本聚集成不同的组。
#简述什么是监督学习与无监督学习。
监督学习:是对具有概念标记的(分类)的训练样本进行学习,对训练样本集外的的数据进行标记(分类)预测。
无监督学习:是输入的数据,没有被标记,也没有确定的结果,样本数据类别未知,需根据样本间的相似性对样本集进行分类(聚类)
#2.朴素贝叶斯分类算法 实例 #有六个分类变量(分类因子):性别,年龄、KILLP评分、饮酒、吸烟、住院天数 #目标分类变量疾病:–心梗–不稳定性心绞痛 #新的实例:–(性别=‘男’,年龄<70, KILLP=‘I‘,饮酒=‘是’,吸烟≈‘是”,住院天数<7) #最可能是哪个疾病?
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