數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒炈呢惾~斯決策分類算法

1、 /6實驗四、貝葉斯決策分類算法學院計算機科學與軟件學院實驗?zāi)康模海?）熟悉VC+編程工具和樸素貝葉斯決策算法。（2）對AllElectronics顧客數(shù)據(jù)庫查詢得到先驗概率和類條件概率。（3）在樣本集上用VC+編程工具編寫用樸素貝葉斯算法分類的程序，對任務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)運行樸素貝葉斯分類算法，調(diào)試實驗。（4）寫出實驗報告。實驗原理：1、先驗概率和類條件概率先驗概率：先驗概率定義為訓練樣本集中屬于Ci類的樣本（元組）數(shù)N.與總F（G）旦樣本數(shù)N之比，記為類條件概率：類條件概率定義為訓練樣本集中屬于q類中的具有特征X的樣尸（龍|u）二本（元組）的個數(shù)ni與屬于Ci類的樣本（元組）數(shù)耳之比，記為。2、貝

2、葉斯決策貝葉斯決策（分類）法將樣本（元組）分到Ci類，當且僅當，對1jm，ji其中，訓練樣本集中的樣本（元組）可被分為m類。該算法流程圖如下：實驗內(nèi)容1、實驗內(nèi)容用貝葉斯分類器對已知的特征向量X分類：1）由AllElectronics顧客數(shù)據(jù)庫類標記的訓練樣本集（元組）編程計算先驗概率P（Cj）和類條件概率P（X|Cj），并在實驗報告中指出關(guān)鍵代碼的功能和實現(xiàn)方法；2）應(yīng)用貝葉斯分類法編程對特征向量X分類，并在實驗報告中指出關(guān)鍵程序片段的功能和實現(xiàn)方法；3）用檢驗樣本估計分類錯誤率；2、實驗流程圖3、關(guān)鍵代碼1、定義存儲結(jié)構(gòu)classDatepublic:stringage;stringinc

3、ome;stringstudent;stringcredit;stringbuy;voidprint()coutageincomestudentcreditbuyname1;infile.open(name1,ios:in);if(infile.fail()couterroropen!endl;3、計算類條件概率(通過計算累加和來計算)coutage:iage;coutincome:iincome;coutstudent:istudent;coutcredit:icredit;for(intk=0;kdatesize;k+)if(datek.age=iage&datek.buy=yes)age

4、y+;if(datek.age=iage&datek.buy=no)agen+;if(datek.income=iincome&datek.buy=yes)incomey+;if(datek.income=iincome&datek.buy=no)incomen+;if(datek.student=istudent&datek.buy=yes)studenty+;if(datek.student=istudent&datek.buy=no)studentn+;if(datek.credit=icredit&datek.buy=yes)credity+;if(datek.credit=icred

5、it&datek.buy=no)creditn+;p3=(float)agey/(float)y;p4=(float)agen/(float)n;p5=(float)incomey/(float)y;p6=(float)incomen/(float)n;p7=(float)studenty/(float)y;p8=(float)studentn/(float)n;p9=(float)credity/(float)y;p10=(float)creditn/(float)n;px1=p3*p5*p7*p9;px2=p4*p6*p8*p10;px3=px1*p1;px4=px2*p2;coutP(a

6、ge=iage|buy=yes=agey/y=p3endl;coutP(age=iage|buy=no=agen/n=p4endl;coutP(income=iincome|buy=yes=incomey/y=p5endl;coutP(income=iincome|buy=no=incomen/n=p6endl;coutP(student=istudent|buy=yes=studenty/y=p7endl;coutP(student=istudent|buy=no=studentn/n=p8endl;coutP(credit=icredit|buy=yes=credity/y=p9endl;

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