十三。朴素贝叶斯朴素贝叶斯是一个线性分类器。处理数值数据时,最好使用聚类技术(eg:K均值)和k-近邻方法,不过对于名字、符号、电子邮件和文本的分类,则最好使用概率方法,朴素贝叶斯就可以。在某些情况下,NBC也可以用来对数值数据分类。对于数值数据的分类,比如(连续属性,身高,体重,脚长),建议采用采用高斯分布,令x是一个连续属性。首先,按类对数据分段,然后计算各个类中的x的均值(u)和方差()。本次主要以文本...