分类与监督学习,朴素贝叶斯分类算法

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了分类与监督学习,朴素贝叶斯分类算法相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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:找出描述并区分数据类或概念的模型,以便能够使用模型预测类标记未知的对象类。分类的目的是把数据项映射到给定的类别的某一个类中。

聚类:将本身没有类别的样本聚集成不同的组,把这组数据对象的集合叫簇。目的是使得属于同一个簇的样本之间应该彼此相似,而不同簇的样本应该足够不相似。

 

简述什么是监督学习与无监督学习。

监督学习:针对的是有标签的数据集,对具有概念标记的训练样本进行学习,以尽可能对训练样本集外的数据进行标记预测。

无监督学习:针对的是没有标签的数据集,对没有概念标记的训练样本进行学习,以发现训练样本集中的结构性知识。

2.朴素贝叶斯分类算法 实例

利用关于心脏情患者的临床数据集,建立朴素贝叶斯分类模型。

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?

上传演算过程。

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3.编程实现朴素贝叶斯分类算法

利用训练数据集,建立分类模型。

输入待分类项,输出分类结果。

可以心脏情患者的临床数据为例,但要对数据预处理。

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