贝叶斯分类分类算法.ppt
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贝叶斯分类.doc
贝叶斯分类贝叶斯分类贝叶斯分类统计分析实验Bayes分类器设计研究目的:理解贝叶斯分类器,能够根据自己的设计对贝叶斯决策理论算法有一个深刻地认识,理解二类分类器的设计原理。实验材料:假定某个局部区域细胞识别中正常()和非正常()两类先验概率分别为正常状态:P()=0。9;异常状态:P()=0。1。现有一系列待观察的细胞,其观察值为:-3.9847-3。5549—1。2401—0.9780—0。7932—2。8531—2。7605-3.7287—3.5414—2.2692-3。4549—3。0752-3.9
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基于属性聚类的贝叶斯分类算法.docx
基于属性聚类的贝叶斯分类算法摘要:属性聚类是一种将数据样本根据其所包含的属性特征进行分组的方法。贝叶斯分类算法则是一种常用的分类算法,其基本思想是通过对先验概率和条件概率的学习,对新的数据进行分类。本文结合两种方法,提出了基于属性聚类的贝叶斯分类算法,探讨了其优劣与实际应用情况。关键词:属性聚类,贝叶斯分类,先验概率,条件概率,分类算法Abstract:Attributeclusteringisamethodofgroupingdatasamplesbasedontheirattributecharact