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朴素贝叶斯分类算法在数据预测中的应用

朴素贝叶斯分类算法在数据预测中的应用

摘 要:朴素贝叶斯分类方法是数据库分类知识挖掘领域的一项基本技术,并具有广泛的应用。使用贝叶斯分类算法实现了对经典数据集Iris 的分类。实践表明,朴素贝叶斯分类是一种有效的

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数据挖掘分类算法。

关键词:数据挖掘;朴素贝叶斯分类;数据预测;鸢尾花(Iris)数据集

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数据挖掘

许多人把数据挖掘视为另一个常用的术语:数据中的知识发现。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的, 但又是潜

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在的、有用的信息和知识的过程。

本文利用数据挖掘中的朴素贝叶斯分类技术来研究鸢尾花数据集中有关于鸢尾花分类问题。以鸢尾花数据集为对象,尝试通过数据挖掘中的朴素贝叶斯分类技术对数据进行分析,实现对鸢尾花所属分类进行预测,发现鸢尾花所属分类与鸢尾花各项

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数据之间的联系,有助于对鸢尾花的培养进行管理。 2

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朴素贝叶斯分类算法

n 维特征向量来描述n 个属性 假设每个数据样本用一个

的值,即X={x\-1,x\-2,...,x\-n},假设有m 个类,分别用C\-1,C\-2,...,C\-m表示。给定的一个未知的数据样本X (没有标

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