贝叶斯分类多实例分析总结
朴素贝叶斯多分类案例
朴素贝叶斯多分类案例
朴素贝叶斯分类是一种基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。
假设每个样本有一个隐藏属性（即类别），并从给定的特征中独立地选择每个属性。
以下是一个朴素贝叶斯多分类案例：
考虑一个任务，即基于病人的症状和职业判断其可能患有的疾病。
在这个案例中，我们有以下四种疾病：感冒、过敏、脑震荡和头痛。
同时，我们拥有以下特征：打喷嚏、头痛和职业（护士、农夫、建筑工人、教师）。
首先，我们需要为每种疾病和每种特征创建一个概率表。
例如，我们可以如下创建：
1. 感冒的概率表：
特征打喷嚏头痛职业
概率
2. 过敏的概率表：
特征打喷嚏头痛职业
概率
3. 脑震荡的概率表：
特征打喷嚏头痛职业
概率
4. 头痛的概率表：
特征打喷嚏头痛职业
概率
接下来，对于一个新的样本，我们可以根据其特征在概率表中查找对应的概率，然后选择概率最大的疾病作为预测类别。
例如，如果一个样本有打喷嚏和头痛的症状，并且是建筑工人，那么我们可以如下计算其患各种疾病的概率：
1. 感冒的概率 = ( ) / ( + + + ) =
2. 过敏的概率 = ( ) / ( + + + ) =
3. 脑震荡的概率 = ( ) / ( + + + ) =
4. 头痛的概率 = ( ) / ( + +。
贝叶斯生活中的例子
贝叶斯生活中的例子贝叶斯定理是一种用于计算条件概率的数学公式，在生活中有着广泛的应用。
通过应用贝叶斯定理，我们可以根据已有的信息和观察结果，更新我们对未知事件的概率估计。
本文将从随机选择的8个方面对贝叶斯定理在生活中的应用进行详细阐述，并提供支持和证据来支持这些观点。
方面一：医学诊断在医学诊断中，贝叶斯定理可以帮助医生根据已有的病症和患者的个人特征，计算患某种疾病的概率。
举例来说，假设一个人出现持续的咳嗽和胸痛，我们可以通过贝叶斯定理结合相关的症状和先验概率，推测出患上肺部疾病的可能性。
方面二：网络安全在网络安全领域，贝叶斯定理可以被用来评估一个网络环境中特定事件的发生概率。
举例来说，当系统接收到一个新的网络请求时，贝叶斯定理可以根据先验概率和已知的特征，评估该请求是否可能是一次攻击行为。
方面三：社交媒体在社交媒体中，贝叶斯定理可以应用于推荐系统，帮助用户发现和筛选感兴趣的内容。
通过分析用户的偏好和行为，贝叶斯定理可以根据先验概率，计算特定内容对用户的个人吸引力，进一步优化推荐算法。
方面四：金融风险评估在金融领域，贝叶斯定理可以被用来进行风险评估和投资决策。
通过结合已有的市场信息和先验概率，贝叶斯定理可以帮助投资者评估不同投资的风险和回报概率，从而做出更明智的投资选择。
方面五：自然语言处理在自然语言处理领域，贝叶斯定理可以应用于情感分析和文本分类。
通过训练一个贝叶斯分类器，可以根据先验概率和已有的标记文本，对新的文本进行情感分析，判断其是正面、负面还是中性。
方面六：市场调研在市场调研领域，贝叶斯定理可以帮助分析师根据已有的市场数据和顾客反馈，预测产品上市后的市场反应。
通过结合已有的信息和顾客特征，贝叶斯定理可以计算产品被接受的概率，从而给予企业更有针对性的市场策略建议。
方面七：交通流量预测在交通问题领域，贝叶斯定理可以被用来预测交通流量和优化交通管理策略。
通过结合已有的历史交通数据和先验概率，贝叶斯定理可以计算特定道路上的交通流量，从而找到最优的交通流量分配方案。
《模式识别》实验报告-贝叶斯分类
《模式识别》实验报告---最小错误率贝叶斯决策分类一、实验原理对于具有多个特征参数的样本（如本实验的iris 数据样本有4d =个参数），其正态分布的概率密度函数可定义为112211()exp ()()2(2)T d p π-⎧⎫=--∑-⎨⎬⎩⎭∑x x μx μ 式中，12,,,d x x x ⎡⎤⎣⎦=x 是d 维行向量，12,,,d μμμ⎡⎤⎣⎦=μ是d 维行向量，∑是d d ⨯维协方差矩阵，1-∑是∑的逆矩阵，∑是∑的行列式。
本实验我们采用最小错误率的贝叶斯决策，使用如下的函数作为判别函数()(|)(),1,2,3i i i g p P i ωω==x x （3个类别）其中()i P ω为类别i ω发生的先验概率，(|)i p ωx 为类别i ω的类条件概率密度函数。
由其判决规则，如果使()()i j g g >x x 对一切j i ≠成立，则将x 归为i ω类。
我们根据假设：类别i ω，i=1,2,……,N 的类条件概率密度函数(|)i p ωx ，i=1,2,……,N 服从正态分布，即有(|)i p ωx ~(,)i i N ∑μ，那么上式就可以写为1122()1()exp ()(),1,2,32(2)T i i dP g i ωπ-⎧⎫=-∑=⎨⎬⎩⎭∑x x -μx -μ对上式右端取对数，可得111()()()ln ()ln ln(2)222T i i i i dg P ωπ-=-∑+-∑-i i x x -μx -μ上式中的第二项与样本所属类别无关，将其从判别函数中消去，不会改变分类结果。
则判别函数()i g x 可简化为以下形式111()()()ln ()ln 22T i i i i g P ω-=-∑+-∑i i x x -μx -μ二、实验步骤（1）从Iris.txt 文件中读取估计参数用的样本，每一类样本抽出前40个，分别求其均值，公式如下11,2,3ii iii N ωωω∈==∑x μxclear% 原始数据导入iris = load('C:\MATLAB7\work\模式识别\iris.txt'); N=40;%每组取N=40个样本%求第一类样本均值 for i = 1:N for j = 1:4w1(i,j) = iris(i,j+1); end endsumx1 = sum(w1,1); for i=1:4meanx1(1,i)=sumx1(1,i)/N; end%求第二类样本均值 for i = 1:N for j = 1:4 w2(i,j) = iris(i+50,j+1);end endsumx2 = sum(w2,1); for i=1:4meanx2(1,i)=sumx2(1,i)/N; end%求第三类样本均值 for i = 1:N for j = 1:4w3(i,j) = iris(i+100,j+1); end endsumx3 = sum(w3,1); for i=1:4meanx3(1,i)=sumx3(1,i)/N; end（2）求每一类样本的协方差矩阵、逆矩阵1i -∑以及协方差矩阵的行列式i ∑， 协方差矩阵计算公式如下11()(),1,2,3,41i ii N i jklj j lk k l i x x j k N ωωσμμ==--=-∑其中lj x 代表i ω类的第l 个样本，第j 个特征值；ij ωμ代表i ω类的i N 个样品第j 个特征的平均值lk x 代表i ω类的第l 个样品，第k 个特征值；iw k μ代表i ω类的i N 个样品第k 个特征的平均值。
贝叶斯生活中的例子(二)
贝叶斯生活中的例子(二)贝叶斯生活中的例子1. 疾病诊断•当患者来到医生面前，医生需要根据患者的症状和体征进行诊断。
医生首先会根据自己的经验和知识做出初步判断，然后根据实验室检查的结果来修正自己的观点。
这个过程就是贝叶斯定理在医学诊断中的应用。
•假设有一个常见的疾病，患病率为1%，并且有一个可靠的检测方法，如果患者患有这种疾病，检测结果是阳性的概率为95%。
如果患者并不患有这种疾病，检测结果是误报阳性的概率为2%。
现在，一个患者接受了这个检测，并且结果显示为阳性。
我们可以使用贝叶斯定理来计算这个患者真正患有该疾病的概率。
2. 垃圾邮件过滤•在电子邮件中，经常会收到大量的垃圾邮件。
为了减少垃圾邮件的干扰，我们可以使用贝叶斯分类器来进行垃圾邮件过滤。
•贝叶斯分类器基于一个称为词袋模型的思想。
它将每个邮件看作是由不同的词组成的，然后计算每个词对邮件是垃圾邮件还是正常邮件的概率。
通过计算邮件中所有词的概率，可以得出整个邮件是垃圾邮件的概率。
根据设定的阈值，可以将概率高于阈值的邮件标记为垃圾邮件。
3. 视频推荐•在视频平台上，为了向用户推荐适合他们的视频，可以使用贝叶斯算法来进行推荐。
•贝叶斯算法可以根据用户的历史观看记录和其他用户的观看行为来预测用户对不同视频的喜好程度。
通过计算每个视频对应的概率，可以给用户推荐可能感兴趣的视频。
4. 金融风险评估•在金融行业中，贝叶斯统计可以用于风险评估和预测。
例如，在贷款评估中，银行可以利用贝叶斯定理来计算客户违约的概率，从而决定是否审批其贷款申请。
•银行可以根据客户的个人信息、信用记录等因素，计算客户有违约的概率。
然后，根据设定的阈值，决定是否向客户发放贷款。
5. 产品销售预测•在销售领域，贝叶斯统计可以用于预测产品的销售量。
•通过分析历史销售数据、市场趋势、竞争对手的情况等因素，可以计算出不同因素对产品销售量的影响程度。
然后，在各种因素的基础上，可以预测出未来产品的销售量。
贝叶斯分类算法 案例
贝叶斯分类算法案例贝叶斯分类算法是一种经典的机器学习算法，它基于贝叶斯定理，能够根据已知的信息对未知的数据进行分类。
本文将介绍贝叶斯分类算法的原理、应用案例和指导意义。
贝叶斯分类算法的原理非常简单，它假设特征之间是相互独立的，并通过计算样本数据中各类别的先验概率和条件概率来进行分类。
具体而言，算法会计算每个类别在给定特征下的后验概率，然后选择概率最大的类别作为预测结果。
一种典型的应用案例是垃圾邮件分类。
假设我们有一批已分类的邮件数据，包括正常邮件和垃圾邮件。
我们可以提取邮件的特征，如发件人、主题、正文等，并将这些特征作为贝叶斯分类算法的输入。
算法会根据已知的垃圾邮件和正常邮件的特征分布，学习出一个分类模型。
然后，当有新的邮件到来时，算法会根据该邮件的特征计算其属于垃圾邮件和正常邮件的后验概率，并选择概率较大的类别作为分类结果。
贝叶斯分类算法的应用不仅限于垃圾邮件分类，还包括情感分析、文本分类、医学诊断等领域。
例如，在情感分析中，算法可以通过学习已标记的文本数据，判断一个文本表达的情感是积极还是消极。
在医学诊断中，算法可以根据病人的症状和病史，预测其患上某种疾病的概率。
贝叶斯分类算法具有以下几个特点和指导意义。
首先，算法简单易懂，原理清晰，适合于处理特征独立性较强的问题。
其次，算法具有较好的分类效果，尤其是在样本数据较少的情况下，因为它能够利用先验概率来进行分类，弥补了数据不足的问题。
此外，算法对于异常值和噪声具有一定的鲁棒性，能够有效地应对一些异常情况。
然而，贝叶斯分类算法也有一些局限性。
首先，算法假设特征之间是相互独立的，这在实际情况中并不总是成立，可能导致分类的精度下降。
其次，算法对于特征空间的覆盖范围较大，需要较多的样本数据来保证分类的准确性。
最后，算法对于特征选择比较敏感，低质量的特征可能会导致分类性能的下降。
综上所述，贝叶斯分类算法是一种简单而强大的机器学习算法，具有广泛的应用前景。
它可以用于各种领域的分类问题，并能够通过学习已有数据来进行新数据的分类预测。
以实例说明贝叶斯定理与贝叶斯公式的应用方法
以实例说明贝叶斯定理与贝叶斯公式的应用方法贝叶斯定理是概率论中的一个重要定理，它描述了在已知某些条件下，事件的概率如何根据新的证据进行更新。
贝叶斯定理在许多领域都有广泛的应用，包括机器学习、自然语言处理、医学诊断等。
本文将以实例说明贝叶斯定理与贝叶斯公式的应用方法。
首先，我们来看一个简单的例子。
假设有一个疾病在人群中的患病率为1%，而该疾病的检测准确率为95%。
现在有一个人进行了该疾病的检测，结果呈阳性。
那么，这个人真正患病的概率是多少呢？我们可以使用贝叶斯定理来计算这个概率。
首先，我们需要定义一些概念：A表示该人真正患病的事件；B表示该人检测结果呈阳性的事件。
根据题意，我们已知P(A) = 0.01（即患病率为1%），P(B|A)= 0.95（即在患病的情况下，检测结果呈阳性的概率为95%）。
根据贝叶斯定理，我们可以得到：P(A|B) = P(A) * P(B|A) / P(B)其中，P(A|B)表示在检测结果为阳性的情况下，该人真正患病的概率；P(B)表示检测结果呈阳性的概率。
由于我们已知P(B|A)和P(A)，我们需要计算P(B)。
根据全概率公式，我们可以得到：P(B) = P(A) * P(B|A) + P(非A) * P(B|非A)其中，非A表示该人不患病的事件。
由于我们已知P(A)，我们需要计算P(非A)和P(B|非A)。
根据题意，该疾病在人群中的患病率为1%，因此P(非A) = 1 -P(A) = 0.99。
另外，由于题目没有给出该疾病在非患病人群中检测结果呈阳性的概率，我们暂且假设为1%（即P(B|非A) = 0.01）。
将上述数据代入公式，可以计算得到：P(B) = 0.01 * 0.95 + 0.99 * 0.01 = 0.0095 + 0.0099 = 0.0194将P(B)代入贝叶斯定理公式，可以计算得到：P(A|B) = 0.01 * 0.95 / 0.0194 ≈ 0.4897即在检测结果为阳性的情况下，该人真正患病的概率约为48.97%。
贝叶斯分类多实例分析总结
用于运动识别的聚类特征融合方法和装置提供了一种用于运动识别的聚类特征融合方法和装置，所述方法包括：将从被采集者的加速度信号中提取的时频域特征集的子集内的时频域特征表示成以聚类中心为基向量的线性方程组；通过求解线性方程组来确定每组聚类中心基向量的系数；使用聚类中心基向量的系数计算聚类中心基向量对子集的方差贡献率；基于方差贡献率计算子集的聚类中心的融合权重；以及基于融合权重来获得融合后的时频域特征集加速度信号时频域特征以聚类中心为基向量的线性方程组基向量的系数方差贡献率」融合权重基于特征组合的步态行为识别方法本发明公开了一种基于特征组合的步态行为识别方法，包括以下步骤：通过加速度传感器获取用户在行为状态下身体的运动加速度信息；从上述运动加速度信息中计算各轴的峰值、频率、步态周期和四分位差及不同轴之间的互相关系数；采用聚合法选取参数组成特征向量；以样本集和步态加速度信号的特征向量作为训练集，对分类器进行训练，使的分类器具有分类步态行为的能力；将待识别的步态加速度信号的所有特征向量输入到训练后的分类器中，并分别赋予所属类别，统计所有特征向量的所属类别，并将岀现次数最多的类另脈予待识别的步态加速度信号。
实现简化计算过程，降低特征向量的维数并具有良好的有效性的目的。
传感器—＞加速度信息m峰值、频率、步态周期、四分位、相关系数-聚合法特征向量-样本及和步态加速度信号的特征向量作为训练集分类器具有分类步态行为的能力基于贝叶斯网络的核心网故障诊断方法及系统本发明公开了一种基于贝叶斯网络的核心网故障诊断方法及系统，该方法从核心网的故障受理中心采集包含有告警信息和故障类型的原始数据并生成样本数据，之后存储到后备训练数据集中进行积累，达到设定的阈值后放入训练数据集中；运用贝叶斯网络算法对训练数据集中的样本数据进行计算，构造贝叶斯网络分类器；从核心网的网络管理系统采集含有告警信息的原始数据，经贝叶斯网络分类器计算获得告警信息对应的故障类型。
贝叶斯分类器应用实例
贝叶斯分类器应用实例
一个常见的贝叶斯分类器的应用实例是垃圾邮件过滤。
贝叶斯分类器可以通过分析邮件中的关键词和其他特征来判断一封邮件是否是垃圾邮件。
在这个应用实例中，贝叶斯分类器通过学习已知的垃圾邮件和非垃圾邮件的特征，建立一个概率模型。
然后，当一封新的邮件到达时，贝叶斯分类器会根据这个概率模型计算该邮件是垃圾邮件的概率。
如果概率超过一个预设的阈值，那么这封邮件就会被分类为垃圾邮件。
贝叶斯分类器的优点是它可以很好地处理大量的特征和高维数据。
对于垃圾邮件过滤来说，贝叶斯分类器可以根据邮件中出现的关键词来进行分类，而不需要对整个邮件内容进行完整的分析。
然而，贝叶斯分类器也有一些限制。
例如，它假设特征之间是独立的，但在实际情况中，特征之间可能存在相关性。
此外，贝叶斯分类器对于处理文本数据的效果可能不如其他一些机器学习算法。
总的来说，贝叶斯分类器在垃圾邮件过滤等应用中具有一定的优势，但在实际应用中需要根据具体情况选择合适的算法。
贝叶斯 分类
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贝叶斯生活中的例子
贝叶斯生活中的例子
1.垃圾邮件过滤：贝叶斯定理可以用来计算某个邮件是垃圾邮件的概率。
通
过已知的垃圾邮件和非垃圾邮件的特征，可以根据贝叶斯定理来计算某个邮件是垃圾邮件的概率，并根据概率来进行分类。
2.疾病诊断：假设某种疾病在人群中的患病率较低，我们可以通过贝叶斯定
理来计算某个人患有该疾病的概率。
已知该疾病的患病率和检测准确率，通过计算可以得到某个人在测试结果为阳性的情况下，真正患有该疾病的概率。
3.彩票预测：贝叶斯定理还可以用来预测彩票的中奖号码。
通过分析历史数
据和概率分布，可以计算出每个号码出现的概率，并根据这些概率来预测未来的中奖号码。
4.推荐系统：贝叶斯定理也可以用于推荐系统中。
通过分析用户的兴趣和历
史行为，可以计算出用户对某个物品或服务的喜好程度，并据此向用户推荐最有可能感兴趣的内容。
5.语音识别：在语音识别领域，贝叶斯定理可以帮助将输入的语音转换为文
字。
通过建立语音和文字之间的概率模型，可以最大程度地减少错误率和不确定性。
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用于运动识别的聚类特征融合方法和装置提供了一种用于运动识别的聚类特征融合方法和装置，所述方法包括：将从被采集者的加速度信号中提取的时频域特征集的子集内的时频域特征表示成以聚类中心为基向量的线性方程组；通过求解线性方程组来确定每组聚类中心基向量的系数；使用聚类中心基向量的系数计算聚类中心基向量对子集的方差贡献率；基于方差贡献率计算子集的聚类中心的融合权重；以及基于融合权重来获得融合后的时频域特征集。
加速度信号→时频域特征→以聚类中心为基向量的线性方程组→基向量的系数→方差贡献率→融合权重基于特征组合的步态行为识别方法本发明公开了一种基于特征组合的步态行为识别方法，包括以下步骤：通过加速度传感器获取用户在行为状态下身体的运动加速度信息；从上述运动加速度信息中计算各轴的峰值、频率、步态周期和四分位差及不同轴之间的互相关系数；采用聚合法选取参数组成特征向量；以样本集和步态加速度信号的特征向量作为训练集，对分类器进行训练，使的分类器具有分类步态行为的能力；将待识别的步态加速度信号的所有特征向量输入到训练后的分类器中，并分别赋予所属类别，统计所有特征向量的所属类别，并将出现次数最多的类别赋予待识别的步态加速度信号。
实现简化计算过程，降低特征向量的维数并具有良好的有效性的目的。
基于贝叶斯网络的核心网故障诊断方法及系统本发明公开了一种基于贝叶斯网络的核心网故障诊断方法及系统，该方法从核心网的故障受理中心采集包含有告警信息和故障类型的原始数据并生成样本数据，之后存储到后备训练数据集中进行积累，达到设定的阈值后放入训练数据集中；运用贝叶斯网络算法对训练数据集中的样本数据进行计算，构造贝叶斯网络分类器；从核心网的网络管理系统采集含有告警信息的原始数据，经贝叶斯网络分类器计算获得告警信息对应的故障类型。
本发明，利用贝叶斯网络分类器构建故障诊断系统，实现了对错综复杂的核心网故障进行智能化的系统诊断功能，提高了诊断的准确性和灵活性，并且该系统构建于网络管理系统之上，易于实施，对核心网综合信息处理具有广泛的适应性。
告警信息和故障类型→训练集—>贝叶斯网络分类器一种MapReduce并行化大数据文本分类方法一种MapReduce并行化大数据文本分类方法，包括如下步骤：第一步：建立用于文本分类的基准测试数据集，进行数据预处理，包括分词、去停用词、词根还原；将该基准测试数据集随机划分为训练文本和测试文本，将所述基准测试数据集采用向量空间模型建立文本表示模型；第二步：根据上述文本表示模型采用CDMT对所述基准测试数据集进行特征选择；第三步：采用贝叶斯分类器对所述基准测试数据集进行训练学习，得到分类结果。
本发明提供一种分类性能良好、区分度较高的MapReduce并行化大数据文本分类方法。
文本分类的基准测试数据集→数据预处理：分词、去停用词、词根还原→训练文本和测试文本→向量模型建立文本表示模型→CDMT对基准进行特征选择→贝叶斯分类器→分类结果基于贝叶斯分类器的股票中长期趋势预测方法及系统本发明涉及一种基于贝叶斯分类器的股票中长期趋势预测方法，包括：股票数据的选取，确定各个起始点及区间长度d j；划分区间，计算出历史数据区间斜率；对历史数据区间斜率进行学习并对置信度判断区间进行预测，得到以置信度判断区间起始点为起点的多个交易日的股票均价；计算置信度，将置信度与预先设定好的阈值进行比较；预测未来区间斜率,将未来区间斜率转化得到以预测区间起始点为起点的多个交易日的股票均价；将以预测区间起始点为起点的多个交易日的股票均价的涨跌进行归一化，得到股票的涨跌值；构建股票池。
本发明避免了产生累积误差，展现出了在预测区间内的股票趋势变化，更好地捕捉了股市波动变化趋势，更加有效地评估了交易风险。
→股票数据选取—>确定各个起始点及区间长度--->区间斜率-→学习并置信度区间测试-→股票均价-→置信度-→预先设定好的阈值比较一种数据分类的方法及装置本发明提供了一种数据分类的方法及装置，该方法包括：预先设置多个数据的标识；根据样本数据确定每一种标识对应的分类规则；按组获取待标识的数据；将所述每组待标识的数据遍历所有分类规则；计算每种所述分类规则匹配的当前组中待标识的数据的匹配个数；确定匹配个数最大的分类规则对应的标识为当前组待标识的数据的标识。
通过本发明提供的一种数据分类的方法及装置，能够提高标识数据的效率。
多数据的标识—>确定每种标识的分类规则—>待标识数据遍历分类规则—>计算每种分类规则匹配当前组中标识的数据匹配个数-→确定匹配个数最大的分类规则对应的标识为当前组待标识的数据的标识。
一种移动自组网路由节点行为预测方法本发明给出一种移动自组网路由节点行为预测方法，该方法首先选择合适的移动自组路由属性，设置模糊邻近关系，然后根据此原则对记录进行分类，最后使用贝叶斯分类器进行预测，评估路由节点的行为。
本发明的目的是提供一种移动自组网路由节点行为预测方法，解决移动自组网路由节点行为预测问题，建立一种基于贝叶斯的预测方法，通过现有的数据分析，对移动自组网路由节点行为进行预测，提高移动自组网的运行效率。
移动自组路由属性—>设置模糊邻近关系—>然后根据此原则对记录进行分类—>贝叶斯预测一种基于改进贝叶斯算法的安卓恶意软件检测方法本发明给出了一种基于改进贝叶斯算法的安卓恶意软件检测的方法，通过改进贝叶斯算法对安卓恶意程序和良性程序的特征属性进行分析和分类，实现一种基于改进贝叶斯算法的恶意软件检测方法，从应用程序权限申请的角度出发，判断分析是否为恶意软件。
该方法是利用安卓权限请求机制中权限请求标签作为检测的数据源。
在此提出利用权限请求标签组合方式用于区分恶意软件和良性软件，利用改进的贝叶斯算法做出检测模型，改进的贝叶斯体现在其对数据源的属性之间的考虑了相互的独立性，这样再利用朴素贝叶斯分类器进行数据建模，大大提高了检测指标，提高了检测的正确率，以及减少了误报率。
→利用权限请求标签作为检测标准→权限请求标签组合方式区分恶意软件和良性软件→贝叶斯算法检测→朴素贝叶斯分类器建模微博分类方法及装置本发明公开了一种微博分类方法及装置。
该方法包括：步骤1，对训练语料集合进行预处理，对预处理后的训练语料进行分词，获取候选特征，并对候选特征进行权重计算，根据权重计算结果进行特征选择，获取最终的分类特征；步骤2，根据最终的分类特征，采用贝叶斯分类器进行模型训练，获取分类模型；步骤3，采用贝叶斯分类器根据分类模型对微博文档进行分类。
借助于本发明的技术方案，提高了分类的召回率与准确率。
训练语料集合→预处理→一种城市轨道交通客流高峰持续时间预测方法本发明公开了一种城市轨道交通客流高峰持续时间预测方法，包括以下步骤：首先选择足够样本量的历史客流数据，然后对原始数据进行处理，处理过程包括流量统计、高峰时间计算、数据清洗、数据区间分类，接着建立关联客流高峰事件属性集，接着计算每一个区间的客流高峰事件的概率分布，再使用贝叶斯分类的方法确定属性分类界限，最后对每一类客流高峰事件建立时间序列模型，并对方法的有效性进行检验。
本发明可用于预测城市轨道交通常发和突发的客流高峰事件的持续时间，为轨道交通企业的客流高峰管理提供数据支持，能缓解通行能力浪费和服务水平降低的矛盾，跟随轨道交通客流的变化。
原始数据—（流量统计、高峰时间计算、数据清晰、数据区间分类）--关联客流高峰事件属性集–概率分布–贝叶斯分类—时间序列模型一种基于Android平台的入侵检测系统本发明公开了一种基于Android平台的入侵检测系统，主要由三部分组成，即数据提取模块、数据分析引擎和响应处理模块；其中数据提取模块主要是对Android系统手机的主体活动信息进行特征提取；数据分析引擎是利用检测算法对提取和整理的数据进行分析，判断是否存在入侵行为或者异常行为；响应处理模块则根据数据分析引擎的分析结果执行相应的处理操作；该入侵检测系统通过对手机的资源使用情况、进程信息和网络流量实时监控，并使用贝叶斯分类器算法判断系统是否被入侵，通过该入侵检测系统能够有效地检测Android手机的异常。
数据提取：特征提取数据分析：响应处理：一种利用相关系数进行相关性分析的贝叶斯分类数据挖掘方法公开了一种利用相关系数进行相关性分析的贝叶斯分类数据挖掘方法。
初步选定一些可能与目标因子具有相关性的预测因子，对预测因子和目标因子进行模型训练，再对训练结果利用相关系数进行相关性分析，如果预测因子和目标因子相关性不大或者不相关，可以立即终止贝叶斯分类算法，不再进行后面的精度评估等步骤，以便用户保留有关预测因子，去掉无关预测因子或者重新选定预测因子；如果预测因子和目标因子相关性很大或者相关时，再在此基础上进行精度评估，评价贝叶斯分类算法的好坏。
通过在分类模型的基础上进行相关性判断，不仅可以使分类预测结果更加可靠，而且可以节约资源，提高算法的效率。
预测因子和目标因子—模型训练–相关性分析一种基于改进贝叶斯的轨道交通故障识别方法及系统本发明公开了一种基于改进贝叶斯的轨道交通故障识别方法及系统。
本方法为：1）根据交通设备的电路结构确定每一交通设备的各种故障模式及对应的监测量，并针对每一故障模式及对应的监测量建立一故障模型；2）根据故障模型识别出监测数据之间的父子关系，得到标准故障样本数据；3）利用标准故障样本数据，采用贝叶斯算法进行训练，得到故障识别模型；每一故障模式的故障识别模型中父节点的权重要大于子节点的权重；4）实时监测和采集交通设备的各种所述监测量，并记录其时序；5）利用故障识别模型对数据进行识别，确定出对应的故障。
本发明提高了故障识别的准确率，缩短故障修复时间，设备可故障自诊断，从运维和设备两方面保障行车安全。
一种基于朴素贝叶斯分类器的假指纹检测方法一种基于朴素贝叶斯分类器的假指纹检测方法，包括以下步骤：1）训练库划分；2）图像归一化；3）特征提取；3.1）离散小波变换；3.2）去噪；3.3）小波重构；3.4）噪声图估计；3.5）标准差图计算；3.6）划分标准差图，统计得到图像的特征；4）特征划分；5）分类器训练；6）分类器性能评估；7）分类器融合：利用朴素贝叶斯分类器构造的方法，融合得到新的分类器。
本发明对单个分类器性能要求不高，但分类器融合后的效果却可以非常好。
一种基于主题网络爬虫的搜索方法及装置本发明公开了一种基于主题网络爬虫的搜索方法及装置，所述方法包括：从与给定搜索主题相关的网页地址集中提取一个网页地址；获取所述网页地址对应的有效网页；对所述有效网页进行分析，得到有效网页内容；计算所述有效网页与搜索主题在语义上的相关度，即立即价值，并将符合预设条件的有效网页及包含的网页链接添加到页面数据库；对于不符合预设条件的有效网页，计算网页链接相对于所述搜索主题的链接价值，即未来回报价值，并将符合条件的网页链接添加到网页地址集中。