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Data Mining笔记Classification之贝叶斯分类

一、 概述

概率与数理统计中的贝叶斯公司: bayes

二、算法

  1. X = (x1, x2, …, xn)是一个待分类的项;
  2. 有类别集合C= {C1, C2, …, Cm };
  3. 计算P(C1|X)、 P(C2|X)、 P(C3|X) … P(Cm|X);
  4. ?P(Ci|X) = max{P(C1|X),P(C2|X), P(C3|X)…P(Cm|X)}?那么项X应划分为类Ci
[box type="info" style="rounded"]我的注解:即在X条件下(x其实是组合条件,如年龄等于多少、同时输入那个级别等条件的叠加)Ci发生的几率,几率最大的,就是X落到该分类的可能性最大,则将X划分到该分类中[/box]
? ? ? ??bayes-p(c x)?其中分母P(x)对于所有的分类是一个常数,因此实际上主要比较P(X|Ci)的大小。
? ? ? ?bayes_p(xc0即在属于Ci分类的时候,X的取[......]

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