貝葉斯分類演算法

① 請比較k近鄰，決策樹和樸素貝葉斯這三種分類演算法之間的異同點

決策樹演算法主要包括id3，c45，cart等演算法，生成樹形決策樹，而樸素貝葉斯是利用貝葉斯定律，根據先驗概率求算後驗概率。

如果訓練集很小，那麼高偏差/低方差分類器（如樸素貝葉斯分類器）要優於低偏差/高方差分類器（如k近鄰分類器），因為後者容易過擬合。然而，隨著訓練集的增大，低偏差/高方差分類器將開始勝出（它們具有較低的漸近誤差），因為高偏差分類器不足以提供准確的模型。

一些特定演算法的優點：

樸素貝葉斯的優點：

超級簡單，你只是在做一串計算。如果樸素貝葉斯（NB）條件獨立性假設成立，相比於邏輯回歸這類的判別模型，樸素貝葉斯分類器將收斂得更快，所以只需要較小的訓練集。而且，即使NB假設不成立，樸素貝葉斯分類器在實踐方面仍然表現很好。

如果想得到簡單快捷的執行效果，這將是個好的選擇。它的主要缺點是，不能學習特徵之間的相互作用（比如，它不能學習出：雖然你喜歡布拉德·皮特和湯姆·克魯斯的電影，但卻不喜歡他們一起合作的電影）。

邏輯回歸的優點：

有許多正則化模型的方法，不需要像在樸素貝葉斯分類器中那樣擔心特徵間的相互關聯性。與決策樹和支撐向量機不同，還可以有一個很好的概率解釋，並能容易地更新模型來吸收新數據（使用一個在線梯度下降方法）。

如果想要一個概率框架（比如，簡單地調整分類閾值，說出什麼時候是不太確定的，或者獲得置信區間），或你期望未來接收更多想要快速並入模型中的訓練數據，就選擇邏輯回歸。

決策樹的優點：

易於說明和解釋（對某些人來說—我不確定自己是否屬於這個陣營）。它們可以很容易地處理特徵間的相互作用，並且是非參數化的，所以你不用擔心異常值或者數據是否線性可分（比如，決策樹可以很容易地某特徵x的低端是類A，中間是類B，然後高端又是類A的情況）。

一個缺點是，不支持在線學習，所以當有新樣本時，你將不得不重建決策樹。另一個缺點是，容易過擬合，但這也正是諸如隨機森林（或提高樹）之類的集成方法的切入點。另外，隨機森林往往是很多分類問題的贏家（我相信通常略優於支持向量機），它們快速並且可擴展，同時你不須擔心要像支持向量機那樣調一堆參數，所以它們最近似乎相當受歡迎。

(1)貝葉斯分類演算法擴展閱讀：

樸素貝葉斯演算法：

設每個數據樣本用一個n維特徵向量來描述n個屬性的值，即：X={x1，x2，…，xn}，假定有m個類，分別用C1, C2,…，Cm表示。給定一個未知的數據樣本X（即沒有類標號），若樸素貝葉斯分類法將未知的樣本X分配給類Ci，則一定是

P(Ci|X)>P(Cj|X) 1≤j≤m，j≠i

根據貝葉斯定理：

由於P(X)對於所有類為常數，最大化後驗概率P(Ci|X)可轉化為最大化先驗概率P(X|Ci)P(Ci)。如果訓練數據集有許多屬性和元組，計算P(X|Ci)的開銷可能非常大，為此，通常假設各屬性的取值互相獨立，這樣

先驗概率P(x1|Ci)，P(x2|Ci)，…，P(xn|Ci)可以從訓練數據集求得。

根據此方法，對一個未知類別的樣本X，可以先分別計算出X屬於每一個類別Ci的概率P(X|Ci)P(Ci)，然後選擇其中概率最大的類別作為其類別。

樸素貝葉斯演算法成立的前提是各屬性之間互相獨立。當數據集滿足這種獨立性假設時,分類的准確度較高，否則可能較低。另外，該演算法沒有分類規則輸出。

TAN演算法（樹增強型樸素貝葉斯演算法）

TAN演算法通過發現屬性對之間的依賴關系來降低NB中任意屬性之間獨立的假設。它是在NB網路結構的基礎上增加屬性對之間的關聯(邊)來實現的。

實現方法是：用結點表示屬性，用有向邊表示屬性之間的依賴關系，把類別屬性作為根結點，其餘所有屬性都作為它的子節點。通常，用虛線代表NB所需的邊，用實線代表新增的邊。屬性Ai與Aj之間的邊意味著屬性Ai對類別變數C的影響還取決於屬性Aj的取值。

這些增加的邊需滿足下列條件：類別變數沒有雙親結點，每個屬性有一個類別變數雙親結點和最多另外一個屬性作為其雙親結點。

② 貝葉斯分類演算法在數據挖掘中有什麼應用

一般用樸素貝葉斯利用先驗概率求解實際概率，進行預測和分類。
分類應用多了去了，最有名的就是信用評價了吧~

貝葉斯就那點東西，沒啥可研究的了。。。

搞概率相關的話模糊邏輯可能容易出點東西~

③ 如何利用bnlearn進行貝葉斯分類

(1) 樸素貝葉斯演算法
設每個數據樣本用一個n維特徵向量來描述n個屬性的值，即：X={x1，x2，…，xn}，假定有m個類，分別用C1, C2,…，Cm表示。給定一個未知的數據樣本X（即沒有類標號），若樸素貝葉斯分類法將未知的樣本X分配給類Ci，則一定是
P(Ci|X)>P(Cj|X) 1≤j≤m，j≠i
根據貝葉斯定理
由於P(X)對於所有類為常數，最大化後驗概率P(Ci|X)可轉化為最大化先驗概率P(X|Ci)P(Ci)。如果訓練數據集有許多屬性和元組，計算P(X|Ci)的開銷可能非常大，為此，通常假設各屬性的取值互相獨立，這樣
先驗概率P(x1|Ci)，P(x2|Ci)，…，P(xn|Ci)可以從訓練數據集求得。
根據此方法，對一個未知類別的樣本X，可以先分別計算出X屬於每一個類別Ci的概率P(X|Ci)P(Ci)，然後選擇其中概率最大的類別作為其類別。
樸素貝葉斯演算法成立的前提是各屬性之間互相獨立。當數據集滿足這種獨立性假設時,分類的准確度較高，否則可能較低。另外，該演算法沒有分類規則輸出。
(2) TAN演算法（樹增強型樸素貝葉斯演算法）
TAN演算法通過發現屬性對之間的依賴關系來降低NB中任意屬性之間獨立的假設。它是在NB網路結構的基礎上增加屬性對之間的關聯(邊)來實現的。
實現方法是：用結點表示屬性，用有向邊表示屬性之間的依賴關系，把類別屬性作為根結點，其餘所有屬性都作為它的子節點。通常，用虛線代表NB所需的邊，用實線代表新增的邊。屬性Ai與Aj之間的邊意味著屬性Ai對類別變數C的影響還取決於屬性Aj的取值。
這些增加的邊需滿足下列條件：類別變數沒有雙親結點，每個屬性有一個類別變數雙親結點和最多另外一個屬性作為其雙親結點。
找到這組關聯邊之後，就可以計算一組隨機變數的聯合概率分布如下：
其中ΠAi代表的是Ai的雙親結點。由於在TAN演算法中考慮了n個屬性中(n-1)個兩兩屬性之間的關聯性，該演算法對屬性之間獨立性的假設有了一定程度的降低，但是屬性之間可能存
在更多其它的關聯性仍沒有考慮，因此其適用范圍仍然受到限制。

④ 貝葉斯分類演算法的分類

(1) 樸素貝葉斯演算法
設每個數據樣本用一個n維特徵向量來描述n個屬性的值，即：X={x1，x2，…，xn}，假定有m個類，分別用C1, C2,…，Cm表示。給定一個未知的數據樣本X（即沒有類標號），若樸素貝葉斯分類法將未知的樣本X分配給類Ci，則一定是
P(Ci|X)>P(Cj|X) 1≤j≤m，j≠i
根據貝葉斯定理
由於P(X)對於所有類為常數，最大化後驗概率P(Ci|X)可轉化為最大化先驗概率P(X|Ci)P(Ci)。如果訓練數據集有許多屬性和元組，計算P(X|Ci)的開銷可能非常大，為此，通常假設各屬性的取值互相獨立，這樣
先驗概率P(x1|Ci)，P(x2|Ci)，…，P(xn|Ci)可以從訓練數據集求得。
根據此方法，對一個未知類別的樣本X，可以先分別計算出X屬於每一個類別Ci的概率P(X|Ci)P(Ci)，然後選擇其中概率最大的類別作為其類別。
樸素貝葉斯演算法成立的前提是各屬性之間互相獨立。當數據集滿足這種獨立性假設時,分類的准確度較高，否則可能較低。另外，該演算法沒有分類規則輸出。
(2) TAN演算法（樹增強型樸素貝葉斯演算法）
TAN演算法通過發現屬性對之間的依賴關系來降低NB中任意屬性之間獨立的假設。它是在NB網路結構的基礎上增加屬性對之間的關聯(邊)來實現的。
實現方法是：用結點表示屬性，用有向邊表示屬性之間的依賴關系，把類別屬性作為根結點，其餘所有屬性都作為它的子節點。通常，用虛線代表NB所需的邊，用實線代表新增的邊。屬性Ai與Aj之間的邊意味著屬性Ai對類別變數C的影響還取決於屬性Aj的取值。
這些增加的邊需滿足下列條件：類別變數沒有雙親結點，每個屬性有一個類別變數雙親結點和最多另外一個屬性作為其雙親結點。
找到這組關聯邊之後，就可以計算一組隨機變數的聯合概率分布如下：
其中ΠAi代表的是Ai的雙親結點。由於在TAN演算法中考慮了n個屬性中(n-1)個兩兩屬性之間的關聯性，該演算法對屬性之間獨立性的假設有了一定程度的降低，但是屬性之間可能存
在更多其它的關聯性仍沒有考慮，因此其適用范圍仍然受到限制。

⑤ 樸素貝葉斯演算法是什麼

樸素貝葉斯方法是在貝葉斯演算法的基礎上進行了相應的簡化，即假定給定目標值時屬性之間相互條件獨立。

也就是說沒有哪個屬性變數對於決策結果來說佔有著較大的比重，也沒有哪個屬性變數對於決策結果佔有著較小的比重。雖然這個簡化方式在一定程度上降低了貝葉斯分類演算法的分類效果，但是在實際的應用場景中，極大地簡化了貝葉斯方法的復雜性。

樸素貝葉斯分類（NBC）是以貝葉斯定理為基礎並且假設特徵條件之間相互獨立的方法，先通過已給定的訓練集，以特徵詞之間獨立作為前提假設，學習從輸入到輸出的聯合概率分布，再基於學習到的模型，輸入X求出使得後驗概率最大的輸出Y。

個人貢獻：

貝葉斯在數學方面主要研究概率論。他首先將歸納推理法用於概率論基礎理論，並創立了貝葉斯統計理論，對於統計決策函數、統計推斷、統計的估算等做出了貢獻。1763年發表了這方面的論著，對於現代概率論和數理統計都有很重要的作用。貝葉斯的另一著作《機會的學說概論》發表於1758年.貝葉斯所採用的許多術語被沿用至今。

他對統計推理的主要貢獻是使用了"逆概率"這個概念，並把它作為一種普遍的推理方法提出來。貝葉斯定理原本是概率論中的一個定理，這一定理可用一個數學公式來表達，這個公式就是著名的貝葉斯公式。

⑥ 什麼是分類演算法

分類(Categorization or Classification)就是按照某種標准給對象貼標簽(label)，再根據標簽來區分歸類。

分類是事先定義好類別 ，類別數不變 。分類器需要由人工標注的分類訓練語料訓練得到，屬於有指導學習范疇。

最常用的分類演算法就是貝葉斯分類演算法，（貝葉斯分類器）
用到的知識就是概率的東西

謝謝採納

⑦ 貝葉斯分類演算法和樸素貝葉斯演算法的區別

為了測試評估貝葉斯分類器的性能,用不同數據集進行對比實驗是必不可少的. 現有的貝葉斯網路實驗軟體包都是針對特定目的設計的,不能滿足不同研究的需要. 介紹了用Matlab在BNT軟體包基礎上建構的貝葉斯分類器實驗平台MBNC,闡述了MBNC的系統結構和主要功能,以及在MBNC上建立的樸素貝葉斯分類器NBC,基於互信息和條件互信息測度的樹擴展的貝葉斯分類器TANC,基於K2演算法和GS演算法的貝葉斯網路分類器BNC. 用來自UCI的標准數據集對MBNC進行測試,實驗結果表明基於MBNC所建構的貝葉斯分類器的性能優於國外同類工作的結果,編程量大大小於使用同類的實驗軟體包,所建立的MBNC實驗平台工作正確、有效、穩定. 在MBNC上已經進行貝葉斯分類器的優化和改進實驗,以及處理缺失數據等研究工作.

⑧ 貝葉斯網路和貝葉斯分類演算法的區別

1、貝葉斯網路是：一種概率網路，它是基於概率推理的圖形化網路，而貝葉斯公式則是這個概率網路的基礎。貝葉斯網路是基於概率推理的數學模型,所謂概率推理就是通過一些變數的信息來獲取其他的概率信息的過程，基於概率推理的貝葉斯網路(Bayesian network)是為了解決不定性和不完整性問題而提出的，它對於解決復雜設備不確定性和關聯性引起的故障有很的優勢，在多個領域中獲得廣泛應用。
2、貝葉斯分類演算法是：統計學的一種分類方法，它是一類利用概率統計知識進行分類的演算法。在許多場合，樸素貝葉斯(Naïve Bayes，NB)分類演算法可以與決策樹和神經網路分類演算法相媲美，該演算法能運用到大型資料庫中，而且方法簡單、分類准確率高、速度快。
3、貝葉斯網路和貝葉斯分類演算法的區別：由於貝葉斯定理假設一個屬性值對給定類的影響獨立於其它屬性的值，而此假設在實際情況中經常是不成立的，因此其分類准確率可能會下降。為此，就衍生出許多降低獨立性假設的貝葉斯分類演算法，如TAN(tree augmented Bayes network)演算法。
貝葉斯分類演算法是統計學的一種分類方法，它是一類利用概率統計知識進行分類的演算法。在許多場合，樸素貝葉斯(Naïve Bayes，NB)分類演算法可以與決策樹和神經網路分類演算法相媲美，該演算法能運用到大型資料庫中，而且方法簡單、分類准確率高、速度快。
由於貝葉斯定理假設一個屬性值對給定類的影響獨立於其它屬性的值，而此假設在實際情況中經常是不成立的，因此其分類准確率可能會下降。為此，就衍生出許多降低獨立性假設的貝葉斯分類演算法，如TAN(tree augmented Bayes network)演算法。

⑨ 簡單貝葉斯分類法需要滿足什麼條件

貝葉斯分類器的分類原理是通過某對象的先驗概率，利用貝葉斯公式計算出其後驗概率，即該對象屬於某一類的概率，選擇具有最大後驗概率的類作為該對象所屬的類。

樸素貝葉斯演算法：

設每個數據樣本用一個n維特徵向量來描述n個屬性的值，即：X={x1，x2，…，xn}，假定有m個類，分別用C1, C2,…，Cm表示。給定一個未知的數據樣本X（即沒有類標號），若樸素貝葉斯分類法將未知的樣本X分配給類Ci，則一定是P(Ci|X)>P(Cj|X) 1≤j≤m，j≠i

(9)貝葉斯分類演算法擴展閱讀：

TAN演算法通過發現屬性對之間的依賴關系來降低NB中任意屬性之間獨立的假設。它是在NB網路結構的基礎上增加屬性對之間的關聯(邊)來實現的。通常，用虛線代表NB所需的邊，用實線代表新增的邊。屬性Ai與Aj之間的邊意味著屬性Ai對類別變數C的影響還取決於屬性Aj的取值。

這些增加的邊需滿足下列條件：類別變數沒有雙親結點，每個屬性有一個類別變數雙親結點和最多另外一個屬性作為其雙親結點。

⑩ 用C++完成貝葉斯分類演算法的設計與實現

你演算法都有了，那報告上無非是寫寫啥是貝葉斯分類演算法，自己選用什麼開發工作實現，大體上的代碼結構（設計那些類，類的功能和層次關系）不就ok了嗎，老師又不會看你代碼，你就是寫一坨字母上去估計也能通過開題報告。天下文章一大抄，奉勸兄台要善於綜合利用。