朴素贝叶斯分类算法及其的Matlab 实现 汇报人： 18108036 林杰民 18108037 余鹏 18108020 马健什么是分类 从数学角度来说，分类问题可做如下定义： 已知集合，C=1, 2, n和I=x1,x2,xm,确定映射规则=f(x)， 使得任意的xI有且仅有一个iC使得i=f(xi)成立。 其中C叫做类别集合，其中每一个元素是一个类别，而I叫做项集合，其中每一 个元素是一个待分类项，f叫做分类器。分类算法的任务就是构造分类器f。 这里要着重强调，分类问题往往采用经验性方法构造映射规则，即一般情况下 的分类问题缺少足够的信息来构造100%正确的映射规则，而是通过对经验数据 的学习从而实现一定概率意义上正确的分类，因此所训练出的分类器并不是一 定能将每个待分类项准确映射到其分类，分类器的质量与分类器构造方法、待 分类数据的特性以及训练样本数量等诸多因素有关。贝叶斯定理 贝叶斯定理： 一般来说，事件A在事件B已经发生的条件下发生的概率与事件B在事件A已经发生的条件下发生的概率 是不一样的。但是这个两者是有一定的联系的： P(B|A)P(A)=P(A|B)P(B) 那么对上
