NaiveBayes函数描述如下:输入为未知类标号样本X={x1,x2,…,xn},输出为样本X所属的类别号。算法步骤为:(1) 遍历每个类别Cj,计算X属于每个类别Cj的概率;(2) 计算训练集中每个类别Cj的概率P(Cj);(3) 计算概率值;(4) 选择概率值最大的Cj作为输出类别。
数据挖掘原理与实践第四章ppt朴素贝叶斯分类算法基本介绍
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朴素贝叶斯算法解读
朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类算法。其核心假设是特征之间相互独立。
工作原理:
计算先验概率: 基于训练数据计算每个类别出现的概率。
计算似然概率: 针对每个特征,计算其在每个类别中出现的概率。
应用贝叶斯定理: 利用先验概率和似然概率,计算给定特征向量下样本属于每个类别的后验概率。
选择最大概率类别: 将后验概率最大的类别作为预测结果。
优点:
易于理解和实现
计算效率高
对于小规模数据集和高维数据表现良好
缺点:
特征独立性假设在现实中往往不成立
应用场景:
文本分类
垃圾邮件过滤
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$$P(Y|X) = \frac{P(X|Y) \cdot P(Y)}{P(X)}$$
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