数据挖掘技术与应用-分类算法
数据挖掘软件的分类算法和聚类算法应用案例
数据挖掘软件的分类算法和聚类算法应用案例第一章介绍数据挖掘软件的分类算法数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程，分类算法是其中最常用也最基本的技术手段之一。
下面我们将介绍几种常见的分类算法及其应用案例。
1.1 决策树算法决策树算法是一种基于树形结构的分类方法，通过一系列问题的回答来判断数据属于哪个类别。
常见应用场景是客户流失预测。
例如，在电信行业中，根据用户的个人信息、通话记录等数据，可以使用决策树算法预测某个用户是否会流失，从而采取相应措施。
1.2 朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的概率分类方法，它假设特征之间相互独立。
常见应用场景是垃圾邮件过滤。
例如，根据邮件的关键词、发件人等特征，可以使用朴素贝叶斯算法判断某封邮件是否为垃圾邮件。
1.3 支持向量机算法支持向量机算法是一种常用的二分类算法，它将数据映射到高维空间中，通过学习一个分隔超平面来进行分类。
常见应用场景是图像识别。
例如，在人脸识别领域，可以使用支持向量机算法将不同人脸的特征进行分类，从而实现人脸识别功能。
第二章介绍数据挖掘软件的聚类算法聚类算法是将数据对象划分成不同的类别或簇的过程，属于无监督学习的范畴。
下面我们将介绍几种常见的聚类算法及其应用案例。
2.1 K均值算法K均值算法是一种基于距离度量的聚类方法，将数据划分为K个簇，每个簇的中心点称为聚类中心。
常见应用场景是客户细分。
例如，在市场营销领域中，可以使用K均值算法对用户的消费数据进行聚类，将用户划分为不同的细分群体，从而有针对性地推送广告和优惠信息。
2.2 层次聚类算法层次聚类算法是一种基于距离或相似度的聚类方法，它将数据对象自底向上或自顶向下逐渐合并，形成聚类层次结构。
常见应用场景是文本分析。
例如，在文本挖掘中，可以使用层次聚类算法对大量文件进行聚类，将相似的文件放在同一个簇中，进而快速找到相关文档。
2.3 密度聚类算法密度聚类算法是一种基于密度的聚类方法，它将数据对象划分为具有足够高密度的区域，并与邻近的高密度区域分离开来。
数据挖掘分类算法实验报告
数据挖掘分类算法实验报告数据挖掘分类算法实验报告一、引言数据挖掘是一种通过从大量数据中发现模式、规律和知识的过程。
在现代社会中，数据挖掘已经成为了一项重要的技术，广泛应用于各个领域。
其中，分类算法是数据挖掘中的一种重要技术，它可以将数据集中的样本分为不同的类别，从而实现对数据的有效分类和预测。
二、实验目的本实验旨在比较和评估常见的数据挖掘分类算法，包括决策树、朴素贝叶斯和支持向量机。
通过对多个数据集的实验，对这些算法的分类性能进行评估，并分析其适用场景和优缺点。
三、实验方法1. 数据集选择本实验选择了三个不同类型的数据集，包括鸢尾花数据集、心脏病数据集和手写数字数据集。
这些数据集代表了常见的分类问题，具有不同的特征和类别分布。
2. 特征选择和预处理在进行分类算法之前，需要对原始数据进行特征选择和预处理。
特征选择是为了从原始数据中选择出最具有代表性和区分度的特征，以提高分类算法的效果。
预处理包括数据清洗、缺失值处理和数据标准化等步骤，以确保数据的质量和一致性。
3. 算法实现和评估在实验中，我们使用Python编程语言实现了决策树、朴素贝叶斯和支持向量机三种分类算法。
对于每个数据集，我们将数据集划分为训练集和测试集，使用训练集对分类模型进行训练，然后使用测试集评估分类算法的性能。
评估指标包括准确率、召回率和F1值等。
四、实验结果与分析1. 鸢尾花数据集实验结果在对鸢尾花数据集进行分类实验时，我们发现决策树算法表现最好，准确率达到了95%以上，而朴素贝叶斯算法和支持向量机算法的准确率分别为90%和93%。
这说明决策树算法在处理鸢尾花数据集时具有较好的分类能力。
2. 心脏病数据集实验结果对于心脏病数据集，朴素贝叶斯算法表现最好，准确率超过了90%，而决策树算法和支持向量机算法的准确率分别为85%和88%。
这说明朴素贝叶斯算法在处理心脏病数据集时具有较好的分类效果。
3. 手写数字数据集实验结果在对手写数字数据集进行分类实验时，支持向量机算法表现最好，准确率超过了98%，而决策树算法和朴素贝叶斯算法的准确率分别为90%和92%。
分类算法的应用和成熟案例解析
内容来源于中国统计网。
分类算法的应用本节将为大家介绍数据挖掘中的分类算法在一些行业中的代表性应用。
我们将算法应用分为表述问题和解决过程两个阶段，表述问题即需要运用数据挖掘能够理解和处理的语言来阐述业务问题，最重要的是能够用正确且符合实际的方式把业务问题转化成数据挖掘问题，这往往决定了后续工作是否能有效的展开，尝试解决一个不符合实际的业务问题往往会使得数据挖掘的工作陷入数据的海洋中，既费时费力又得不到想要的结果。
而解决过程，顾名思义就是将表述清楚的问题通过数据挖掘的方法加以解决的过程。
在我们把业务领域的问题很清晰地转化为数据挖掘领域的问题之后，解决问题也就变得相对直截了当。
分类算法的应用非常广泛，只要是牵涉到把客户、人群、地区、商品等按照不同属性区分开的场景都可以使用分类算法。
例如我们可以通过客户分类构造一个分类模型来对银行贷款进行风险评估，通过人群分类来评估酒店或饭店如何定价，通过商品分类来考虑市场整体营销策略等。
在当前的市场营销行为中很重要的一个特点是强调目标客户细分。
无论是银行对贷款风险的评估还是营销中的目标客户（或市场）细分，其实都属于分类算法中客户类别分析的范畴。
而客户类别分析的功能也正在于此：采用数据挖掘中的分类技术，将客户分成不同的类别，以便于提高企业的决策效率和准确度。
例如呼叫中心设计时可以分为呼叫频繁的客户、偶然大量呼叫的客户、稳定呼叫的客户和其他客户，以帮助呼叫中心寻找出这些不同种类客户的特征。
这样的分类模型可以让呼叫中心了解不同行为类别客户的分布特征。
下面是几个做得比较成熟的具体分类应用描述和解决过程。
直邮营销（Direct Mail）直邮营销是直效行销的一种，是把传统邮件直接发送给消费者的营销方式，而且很多传统行业把直邮营销作为整个营销体系中一个重要的组成部分，涉及的行业主要是大型商场、大卖场、商业连锁店铺、专卖店等。
当然由于直邮营销的应用很广，所以这种方式也同样适用于其他行业。
数据挖掘算法的分类及应用场景
数据挖掘算法的分类及应用场景随着当今互联网时代的到来和信息时代的发展，数据已经成为企业最重要的资产之一。
通过数据挖掘算法，企业可以更好地利用这些数据，从而推动业务发展及创造更大的商业价值。
本文将介绍数据挖掘算法的分类及其在不同的应用场景中的应用。
一、数据挖掘算法的分类数据挖掘算法包括了多种不同的技术和方法，可以根据不同的分类方式进行分组。
下面将根据其应用领域和算法技术两种角度来进行分类。
1.应用领域分类(1)金融领域金融领域是数据挖掘应用的主要领域之一，其主要目的是通过分析挖掘金融市场数据，预测未来市场趋势、制定有效的投资策略、控制风险等。
(2)市场营销领域市场营销领域主要侧重于市场和消费者行为的分析及预测，以更好地满足消费者需求并提高企业的市场竞争力。
(3)医疗领域医疗领域的数据挖掘应用主要包括对医疗数据进行分析和预测，帮助医生更准确地诊断病情、提高治疗效率、降低医疗风险。
(4)交通领域交通领域主要侧重于交通流量的预测和道路拥堵的控制，以提高城市的交通状况和改善居民的出行体验。
2.算法技术分类(1)分类算法分类算法是将数据集划分为不同类别或标签的算法，常用于数据挖掘、模式识别、图像和语音识别等领域。
常见的分类算法包括决策树、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯、逻辑回归等。
(2)聚类算法聚类算法是将数据集中的相似对象归为一类的算法，常用于数据挖掘、图像分析、模式识别等领域。
常见的聚类算法包括K-Means、层次聚类、DBSCAN等。
(3)关联规则算法关联规则算法是用于寻找数据集中各项之间关系的算法，常用于市场营销、购物推荐等领域。
常见的关联规则算法包括Apriori和FP-Growth。
(4)回归算法回归算法是通过寻找输入与输出变量之间函数关系来进行预测的算法，可以用于股票预测、房价预测等领域。
常见的回归算法包括线性回归、多项式回归、岭回归等。
二、应用场景及案例分析1.金融领域金融领域的数据挖掘应用包括金融预测、风险控制等方面。
数据挖掘中的分类算法在金融行业的应用
数据挖掘中的分类算法在金融行业的应用随着数字化时代的到来，数据的增长速度呈指数级增长，金融行业作为一个充满数据的领域也面临着巨大的挑战和机遇。
数据挖掘作为一种从大规模数据中挖掘出有用模式和信息的技术，具有广泛的应用前景。
其中，分类算法作为数据挖掘领域的重要组成部分，在金融行业中发挥着重要的作用。
一、分类算法简介分类算法是数据挖掘中的一种常见方法，它通过学习已知类别的样本数据，构建分类模型，以对新样本进行分类。
常见的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、逻辑回归等。
这些算法具有不同的特点和适用范围，可以根据具体问题的需求选择合适的算法进行应用。
二、分类算法在金融行业的应用1. 信用评分信用评分是金融行业中重要的应用之一。
通过分类算法，可以对客户的信用进行评估，预测其还款能力和违约风险。
例如，可以利用决策树算法根据客户的个人信息、征信记录、就业情况等数据，构建一个信用评分模型，对客户进行分级，为金融机构提供参考。
2. 贷款申请审批在金融行业中，贷款审批是一项繁琐而重要的任务。
分类算法可以帮助金融机构对贷款申请进行自动化审批。
通过对客户的个人信息、征信记录、财务状况等数据进行分析，可以预测客户的还款能力和风险，并给出相应的审批结果。
这不仅提高了审批的效率，同时也减少了人为的主观因素。
3. 欺诈检测金融行业存在大量的欺诈行为，例如信用卡盗刷、虚假交易等。
分类算法可以通过对交易数据进行分析，识别出异常行为和欺诈嫌疑。
例如，可以利用支持向量机算法构建欺诈检测模型，对交易进行实时监测和风险评估，及时发现和防范欺诈行为，保护客户的资产安全。
4. 市场预测金融市场的波动对投资者来说是一个不确定因素。
分类算法可以通过对历史市场数据进行分析，预测股票价格的涨跌趋势。
例如，可以利用逻辑回归算法根据股票的历史价格、交易量、市场情绪等数据，构建一个市场预测模型。
这不仅对投资者的决策有指导意义，同时也提高了投资者的收益率。
数据挖掘的算法学习及应用实例
数据挖掘的算法学习及应用实例随着互联网和移动互联网的普及，我们已经进入了一个“大数据”时代。
大数据给我们带来了无限可能和商机，但是海量的数据也带来了难以处理和分析的问题。
这时，数据挖掘技术就应运而生。
数据挖掘是利用自动化技术挖掘数据的潜在价值，并发现数据之间的关联、规律和模式的过程。
数据挖掘技术能够帮助我们在海量数据中找到有用的信息，并为决策提供支持。
数据挖掘领域有很多经典算法，如决策树、聚类算法、分类算法和关联规则挖掘等。
这些经典算法都是在不同场景下被提出来，并得到大量的应用和改进。
决策树是一种利用树状结构进行决策的算法。
它可以将数据划分为不同的子集，并利用这些子集进行决策。
决策树是一种常见的分类算法，它可以通过训练数据集来构建预测模型。
决策树构建的过程是一个自下而上的过程，最终得到一个树状结构。
决策树的应用十分广泛，如客户分类、药物研发、疾病诊断等。
聚类算法是一种基于相似度度量的算法。
聚类算法将数据分成不同的类别，每个类别包含相似的数据点。
聚类算法有层次聚类和非层次聚类两种方法。
层次聚类是将数据点分成多个子集，然后将这些子集合并成更大的子集。
而非层次聚类则是根据相似度来将数据点分组。
聚类算法可以应用于市场分析、社交网络分析等。
分类算法可以将数据分类为不同的类别。
分类算法通常使用监督学习的方法，通过训练数据集来构建预测模型。
分类算法的应用范围很广，如电子商务、生物医学、语音识别等。
常见的分类算法包括线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯和支持向量机等。
关联规则挖掘是一种可以发现数据之间相关性的算法。
关联规则挖掘通常用于购物篮分析，如“买了A也会买B”，“买了C也会买D”。
关联规则挖掘可以帮助商家制定营销策略，提高效益。
除了这些经典算法，数据挖掘领域还有很多新兴的算法出现。
例如深度学习、图挖掘等。
随着人工智能和机器学习的发展，这些新兴算法的应用获得越来越多的关注和重要性。
数据挖掘技术不仅在商业领域有着广泛的应用，它也可以在科学领域、医疗领域、教育领域等方面得到广泛的应用。
金融行业的数据挖掘算法和应用案例
金融行业的数据挖掘算法和应用案例数据挖掘算法和应用案例在金融行业中扮演着重要的角色。
随着金融行业的数字化转型和大数据时代的到来，金融机构开始利用数据挖掘算法来挖掘和分析海量数据，以获得更多的商业价值和洞察力。
本文将介绍金融行业常用的数据挖掘算法和一些应用案例，以展示其在金融领域的应用前景。
一、金融行业的数据挖掘算法数据挖掘算法是指从大量数据中发掘隐藏的知识、信息和模式的一种技术。
在金融行业中，以下几种数据挖掘算法被广泛应用：1.分类算法分类算法常用于金融行业中的风险评估、客户分类和信用评分等方面。
其中，决策树算法通过构建决策树来进行分类，适用于处理高度非线性的金融数据；朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理进行分类，可以用于风险预测和投资组合优化等任务。
2.关联规则算法关联规则算法用于发现数据集中不同数据项之间的关联关系。
在金融行业中，关联规则算法可以用于分析市场行为、发现不同金融产品之间的关联程度等。
著名的关联规则算法包括Apriori算法和FP-growth算法。
3.聚类算法聚类算法是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象划分为不同的组或类别。
在金融行业中，聚类算法可用于市场细分、客户分类和异常检测等任务。
常见的聚类算法有K-means算法和层次聚类算法。
4.预测算法预测算法可以用于金融行业中的预测未来趋势、市场走势和客户行为等。
常见的预测算法包括回归分析、时间序列分析和神经网络等。
以上仅是金融行业中常用的一些数据挖掘算法，随着技术的不断发展，还会有更多新的算法被应用于金融领域。
二、金融行业中的数据挖掘算法应用案例1.风险评估数据挖掘算法在金融风险评估中发挥着关键作用。
通过分析历史数据和市场信息，金融机构可以利用分类算法和预测算法对贷款申请人的信用风险进行评估。
算法可以分析客户的个人信息、财务状况和过往信用记录，从而判断该客户是否具备偿还贷款的能力，并给出相应的评分和建议。
2.欺诈检测金融行业面临着大量的欺诈行为，而数据挖掘算法可以帮助金融机构自动化地检测和预防欺诈。
数据挖掘—分类方法
数据挖掘—分类方法数据挖掘是一种用于从大量数据中发现和提取有价值信息的技术。
分类是其中的一种重要方法，它是将事先定义好的类别应用于新数据的过程，目标是将新数据正确归类到相应的类别中。
在本文中，将介绍分类方法的原理、常用算法，并举例说明其应用。
分类方法的原理是通过寻找数据之间的相似性来实现的。
在分类过程中，首先需要训练模型，也就是使用已知类别的数据作为样本进行学习。
通过分析这些样本中的特征，构建出一个分类器。
然后，将待分类的新数据输入到分类器中，根据其特征和分类器的判断规则，确定其所属的类别。
常见的分类算法包括决策树、K近邻算法、朴素贝叶斯、支持向量机等。
决策树是一种基于树状结构进行分类的算法，每个节点代表一个属性变量，每个分支代表一个可能的取值，最后的叶子节点表示分类结果。
决策树的优势在于易于理解和解释，可以处理连续特征和缺失值，但容易过拟合。
K近邻算法是一种基于实例的分类方法，其核心思想是找到与待分类样本最近的K个已知样本，在这K个样本中投票选择出最多的类别作为待分类样本的类别。
朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类方法，它假设特征之间相互独立，通过计算待分类样本属于各个类别的概率，然后选择概率最大的类别作为待分类样本的类别。
支持向量机是一种基于构造超平面来进行分类的方法，通过选择最优的超平面将不同类别的样本分开。
支持向量机的优势在于可以处理高维数据，但对噪声和缺失数据比较敏感。
分类方法在各个领域都有广泛的应用。
以电商行业为例，通过分析用户历史行为和购买记录，可以将用户划分为不同的类别，例如忠诚用户、潜在用户、流失用户等，从而根据不同类别的用户提供个性化的推荐和服务。
在医疗领域，可以根据患者的症状、体检结果等特征，将患者进行分类，例如根据乳腺肿瘤的特征将患者分类为恶性或良性，以辅助医生进行诊断和治疗决策。
在金融领域，可以利用客户的个人信息、信用记录等特征，将客户分类为高风险或低风险，用于评估客户的信用并制定相应的信贷策略。
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第四章 分类算法目 录分类算法概述概率模型朴素贝叶斯算法向量空间模型0102030405K邻近分类器06多问题的分类目 录分类算法的概述0 1引言机器学习算法的最普通类型是什么n监督学习算法-就是我们教计算机如何做事情n无监督学习算法-在非监督学习中，我们将让计算机自己学习引言监督学习可分为n分类n回归引言监督学习可分为两类n什么样的数据适合分类算法？考虑案例中的数据类型查看sklearn中数据集的数据结构n回顾第3章介绍的鸢尾花卉数据集呢？n“教”是什么意思？引言一个关于分类学习的例子n我们来看一个问题n当我们获得一些关于肿瘤的医疗数据，我们怎么让机器判断肿瘤是良性的还是恶性的呢?引言引言引言例子实现了什么？n指我们给算法一个数据集，并且给定正确答案n在分类学习中，数据集中的每个数据，算法都知道数据的“正确答案”n算法将算出更多新的结果如瘤是恶性的还是良性的引言分类方法的定义n分类分析的是根据已知类别的训练集数据，建立分类模型，并利用该分类模型预测未知类别数据对象所属的类别。
引言分类方法的应用n模式识别（Pattern Recognition），就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。
模式识别的目标往往是识别，即分析出待测试的样本所属的模式类别引言分类方法的应用n预测，从利用历史数据记录中自动推导出对给定数据的推广描述，从而能对未来数据进行类预测引言现实应用案例用n行为分析n物品识别、图像检测n电子邮件的分类（垃圾邮件和非垃圾邮件等）n新闻稿件的分类、手写数字识别、个性化营销中的客户群分类、图像/视频的场景分类等引言分类器n分类的实现方法是创建一个分类器（分类函数或模型），该分类器能把待分类的数据映射到给定的类别中。
n创建分类的过程与机器学习的一般过程一致引言分类器的构建n回顾构建一个机器学习框架的基本步骤：n（1）数据的加载。
n（2）选择模型。
n（3）模型的训练。
n（4）模型的预测。
n（5）模型的评测。
n（6）模型的保存。
引言训练数据集分类算法IF rank = ‘professor’OR years > 6THEN tenured = ‘yes’分类规则分类器的构建图示引言分类规则测试集未知数据(Jeff, Professor, 4)Tenured?分类器的构建图示引言分类器的构建标准n使用下列标准比较分类和预测方法n预测的准确率：模型正确预测新数据的类编号的能力n速度：产生和使用模型的计算花销n健壮性：给定噪声数据或有空缺值的数据，模型正确预测的能力n可伸缩性：对大量数据，有效的构建模型的能力n可解释性：学习模型提供的理解和洞察的层次biao概率模型贝叶斯简介n贝叶斯（约1701-1761），英国数学家n贝叶斯方法源于他生前解决逆概的一篇文章概率模型贝叶斯要解决的问题n使正向概率：假设袋子里有N个白球，M个黑球，随机摸一个，摸出黑球的概率有多大n逆向概率:如果事先不知道袋子里黑白球的比例，随机摸出几个球，根据这些球的颜色，可以推测袋子里面的黑白球比例概率模型一个例子概率模型一个例子n男生总是穿长裤，女生则一半穿长裤一半穿裙子n正向概率：随机选取一个学生，穿长裤的概率和穿裙子的概率是多大n逆向概率：迎面走来一个穿长裤的学生，无法确定该学生的性别，请问该学生是女生的概率有多大概率模型一个例子n假设学校里面人的总数是Un穿长裤的男生：U*P(Boy)*P(Pants|Boy)P(Boy)是男生的概率 = 60%P(Pants|Boy)是条件概率，即在Boy的条件下，穿长裤的概率是多大，这里是100%n穿长裤的女生：U*P(Girl)*P(Pants|Girl)概率模型一个例子n求解：穿长裤的总数：U*P(Boy)*P(Pants|Boy)+U*P(Girl)*P(Pants|Girl)n穿长裤的人为女生的概率：P(Girl|Pants)=U*P(Girl)*P(Pants|Girl)/穿长裤的总数=U*P(Girl)*P(Pants|Girl)/[U*P(Boy)*P(Pants|Boy)+U*P(Gi rl)*P(Pants|Girl)]概率模型一个例子n与总人数有关吗？n分子分母均包含总人数，结果与总人数无关，可以消去n P(Girl|Pants)=P(Girl)*P(Pants|Girl)/[P(Boy)*P(Pants|Boy) +P(Girl)*P(Pants|Girl)]n分母就是P(Pants)概率模型贝叶斯公式朴素贝叶斯朴素贝叶斯分类器n我们介绍的第一个分类学习方法是朴素贝叶斯（ Naive Bayes）模型, 它是一种基于概率的学习方法n“朴素”指的是条件的独立性n我们一起通过一个例子来了解一下朴素贝叶斯分类算法朴素贝叶斯朴素贝叶斯案例n现在给我们的问题是，如果一对男女朋友，男生想女生求婚，男生的四个特点分别是不帅，性格不好，身高矮，不上进，请你判断一下女生是嫁还是不嫁？朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯案例朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯案例n这是一个典型的分类问题n数学问题就是比较p(嫁|(不帅、性格不好、身高矮、不上进))与p(不嫁|(不帅、性格不好、身高矮、不上进))朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯案例n联系到我们的朴素贝叶斯公式：朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯案例n求p(嫁|(不帅、性格不好、身高矮、不上进),这是我们不知道的，但是通过朴素贝叶斯公式可以转化为好求的三个量n p(不帅、性格不好、身高矮、不上进|嫁)、p（不帅、性格不好、身高矮、不上进)、p(嫁)朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯案例n其中p(不帅、性格不好、身高矮、不上进|嫁) = p(不帅|嫁)*p(性格不好|嫁)*p(身高矮|嫁)*p(不上进|嫁)n那么我就要分别统计后面几个概率，也就得到了左边的概率！朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯案例n我们将上面公式整理一下如下：朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯案例n下面我将一个一个的进行统计计算（在数据量很大的时候，中心极限定理，频率是等于概率的）n p(嫁)=？n首先我们整理训练数据中，嫁的样本数如下：则 p(嫁) = 6/12（总样本数） = 1/2朴素贝叶斯算法n则 p(嫁) = 6/12（总样本数） = 1/2朴素贝叶斯案例朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯案例n p(不帅|嫁)=？统计满足样本数如下：n则p(不帅|嫁) = 3/6 = 1/2 在嫁的条件下，看不帅有多少朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯案例n求出其他统计量的概论代入= (1/2*1/6*1/6*1/6*1/2)/(1/3*1/3*7/12*1/3)朴素贝叶斯朴素贝叶斯算法n思考刚才的案例，我们做了哪些事情n1、找到一个已知分类的待分类项集合，这个集合叫做训练样本集朴素贝叶斯朴素贝叶斯算法n2、统计得到在各类别下各个特征属性的条件概率估计，即只计算 P（a1|y1），P（a2|y1）......的概率而不是联合概率朴素贝叶斯朴素贝叶斯分类器分类n3、假设各个特征属性是条件独立的，则根据贝叶斯定理有如下推导：朴素贝叶斯朴素贝叶斯分类器分类n分母对于所有类别为常数，我们只要将分子最大化皆可。
又因为各特征属性是条件独立的，所以有：朴素贝叶斯朴素贝叶斯分类算法n1、设x={a1,a2,a3,......am}为一个待分类项，而每个a 为x的一个特征属性。
n2、有类别集合C={y1,y2,......yn}。
n3、计算P(y1|x),P(y2|x),......,P(yn|x),。
n4、如果，P(yk|x)=max{P(y1|x),P(y2|x),......,P(yn|x)},则x属于yk。
概率模型讨论P(a|y)的估计n朴素贝叶斯分类的关键：计算条件概率P(a|y)，当特征属性为离散值时，使用频率即可用来估计P(a|y)n下面重点讨论特征属性是连续值的情况。
概率模型讨论P(a|y)的估计n当特征属性为连续值时，通常假定其值服从高斯分布（也称正态分布）。
即：而概率模型讨论P(a|y)的估计n计算出训练样本各类别中特征项划分的各均值和标准差，即可得到需要的估计值P(a|y)n均值与标准差的计算在此不再赘述。
概率模型讨论P(a|y)=0的估计n另一个需要讨论的问题就是当P(a|y)=0怎么办？n当某个类别下某个特征项划分没有出现时，就是产生这种现象，这会令分类器质量大大降低概率模型讨论P(a|y)=0的估计n为了解决这个问题，我们引入Laplace校准，它的思想非常简单，就是对没类别下所有划分的计数加1，这样如果训练样本集数量充分大时，并不会对结果产生影响，并且解决了上述频率为0的尴尬局面。