,数据挖掘原理与SPSS Clementine应用宝典 元昌安 主编 邓松李文敬刘海涛编著 电子工业出版社,第七章 贝叶斯分析,本章内容,贝叶斯定理,贝叶斯分类,EM算法,贝叶斯定理,贝叶斯分类,贝叶斯分类的基本过程 朴素贝叶斯分类 贝叶斯信念网络,贝叶斯分类-基本过程,贝叶斯分类方法基于贝叶斯定理进行分类，一般分为以下两个步骤： （1）建立分类模型，描述预定的数据类集或概念集。通过分析有属性描述的数据集中的属性来构造贝叶斯分类模型 （2）使用建立的分类模型对新的数据集进行划分，主要考虑分类规则的准确性、矛盾划分的取舍等。一个好的分类规则集合应该是对新的数据集而言具有很高的准确性、尽可能少的矛盾划分和较少的规则集。,朴素贝叶斯分类-贝叶斯假设,朴素贝叶斯分类-朴素贝叶斯计算,根据类属性的不同有不同的计算方法： 离散属性的条件概率计算： 连续属性的条件概率计算 朴素贝叶斯分类提供了两种办法用来估计连续属性 的条件概率： (1)将连续属性离散化，使用离散区间来代理连续属性 (2)利用概率分布函数进行计算,朴素贝叶斯分类-贝叶斯信念网络,贝叶斯网络具有如下的特点：
