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。