貝葉斯分類和實例

貝葉斯的分類:算法 (1) 樸素貝葉斯算法 　　設每一個數據樣本用一個n維特徵向量來描述n個屬性的值，即：X={x1，x2，…，xn}，假定有m個類，分別用C1, C2,…，Cm表示。給定一個未知的數據樣本X（即沒有類標號），若樸素貝葉斯分類法將未知的樣本X分配給類Ci，則必定是 　　P(Ci|X)>P(Cj|X) 1≤j≤m，j≠i 　　根據貝葉斯定理 　　因爲P(X)對於全部類爲常數，最大化後

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