分类与监督学习,朴素贝叶斯分类算法
#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:给数据“贴标签”,提高认知效率,降低认知成本,对于分类来说,在对数据集分类时,我们是知道这个数据集是有多少种类的 #聚类:聚类是将数据对象的集合分成相似的对象类的过程。使得同一个簇(或类)中的对象之间具有较高的相似性,而不同簇中的对象具有较高的相异性 #简述什么是监督学习与无监督学习 #监督学习:每个实例都是由一组特征和一个类别结果;用有标注的数据训练模型,并产生一个推断的功能;对于新的实例,可以用于映射出该实例的类别 #无监督学习:我们只知道一些特征,并不知道答案;但不同实例具有一定的相似性;把那些相似的聚集在一起
#2.朴素贝叶斯分类算法 实例
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。