數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析 第七章課后習(xí)題及答案_第1頁
數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析 第七章課后習(xí)題及答案_第2頁
數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析 第七章課后習(xí)題及答案_第3頁
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第七章課后習(xí)題答案詳解1.已知西瓜問題的數(shù)據(jù)集如下表所示，利用樸素貝葉斯方法和Laplace校準(zhǔn)法預(yù)測表中18號記錄的西瓜是否是好瓜。編號色澤根蒂敲聲紋理臍部觸感密度含糖量好瓜1青綠蜷縮濁響清晰凹陷硬滑0.6970.460是2烏黑蜷縮沉悶清晰凹陷硬滑0.7740.376是3烏黑蜷縮濁響清晰凹陷硬滑0.6340.264是4青綠蜷縮沉悶清晰凹陷硬滑0.6080.318是5淺白蜷縮濁響清晰凹陷硬滑0.5560.215是6青綠稍蜷濁響清晰稍凹軟粘0.4030.237是7烏黑稍蜷濁響稍糊稍凹軟粘0.4810.149是8烏黑稍蜷濁響清晰稍凹硬滑0.4370.211是9烏黑稍蜷沉悶稍糊稍凹硬滑0.6660.091是10青綠硬挺清脆清晰平坦軟粘0.2430.267否11淺白硬挺清脆模糊平坦硬滑0.2450.057否12淺白蜷縮濁響模糊平坦軟粘0.3430.099否13青綠稍蜷濁響稍糊凹陷硬滑0.6390.161否14淺白稍蜷沉悶稍糊凹陷硬滑0.6570.198否15烏黑稍蜷濁響清晰稍凹軟粘0.3600.370否16淺白蜷縮濁響模糊平坦硬滑0.5930.042否17青綠蜷縮沉悶稍糊稍凹硬滑0.7190.103否18青綠蜷縮濁響清晰凹陷硬滑0.6970.460？答：導(dǎo)入數(shù)據(jù)：#導(dǎo)入樸素貝葉斯的包library(e1071)#讀取數(shù)據(jù)gua<-read.csv("C:\\Users\\HP\\Desktop\\gua.csv",encoding='UTF-8')#選取訓(xùn)練集gua_tran<-gua[1:17,]#選取訓(xùn)練集gua_test<-gua[18,]建立樸素貝葉斯模型：#建立樸素貝葉斯模型gua_bayes<-naiveBayes(gua_tran$好瓜~.,data=gua_tran,laplace=1)gua_bayes輸出：使用模型預(yù)測結(jié)果：#使用模型預(yù)測測試集gua_test[,10]<-predict(gua_bayes,gua_test[,2:9])gua_test[,10]輸出：預(yù)測結(jié)果為：表中18號記錄的西瓜是好瓜。2.利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析下圖所示的入室搶劫與地震發(fā)生的警報系統(tǒng)應(yīng)用實例。計算聯(lián)合概率P=答：利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析入室搶劫與地震發(fā)生的警報系統(tǒng)

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