简述分类与聚类的联系与区别。利用关于心脏病患者的临床历史数据集，建立朴素贝叶斯心脏病分类模型。

简述分类与聚类的联系与区别。分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到，属于有指导学习范畴。聚类则没有事先预定的类别，类别数不确定。

P = PP，需要注意的是：此条件概率的成立，是由于A1,A2相互独立的结果。其中，w为给定文档的特征值，c为文档类别。现有一篇被预测文档：出现了都江宴，武汉，武松，计算属于历史，地理的类别概率？拉普拉斯平滑：思考：属于某个类别为0，合适吗？

\[ P = \frac {P * P} { \sum\nolimits_{j=1}^{N} P * P}. 上述公式中我们可以将A当做将要预测的实例，\表示第\(i\)个类别标签，也就是说我们输入一个实例，得到在每一个类别标签上的概率，哪个大就选择哪个

简述分类与聚类的联系与区别。利用关于心脏病患者的临床历史数据集，建立朴素贝叶斯心脏病分类模型。最可能是哪个疾病？上传手工演算过程。

简述分类与聚类的联系与区别。利用关于心脏病患者的临床历史数据集，建立朴素贝叶斯心脏病分类模型。上传手工演算过程。

简述分类与聚类的联系与区别。在分类中，已知存在哪些类，即对于目标数据库中存在哪些类是知道的，要做的就是将每一条记录分别属于哪一类标记出来。根据这种已知的关系，训练得到一个最优的模型。利用关于心脏病患者的临床历史数据集，建立朴素贝叶斯心脏病分类模型。

简述分类与聚类的联系与区别。利用关于心脏病患者的临床历史数据集，建立朴素贝叶斯心脏病分类模型。最可能是哪个疾病？上传手工演算过程。

分类的目的是 为了确定一个点的类别，具体有哪些类别是已知的，而聚类的目的是将一系列的点分成若干类，事先是没有类别的。样本数据类别未知，需要根据样本间的相似性对样本集进行分类，试图使类内差距最小化，类间差距最大化。利用关于心脏病患者的临床历史数据集，建立朴素

简述分类与聚类的联系与区别。分类的目的是为确定一个点的类别，具体有哪些类别是已知的，常用算法是KNN，是一种有监督学习。两种的实现都包含这样一个过程：对于想要分析的目标点，都会在数据集中寻找离他最近的点，即两者都用到了NN算法。利用关于心脏病患者的临床历史

简述分类与聚类的联系与区别。　　　分类简单来说，就是根据文本的特征或属性，划分到已有的类别中。聚类不需要对数据进行训练和学习。有监督学习即人工给定一组数据，每个数据的属性值也给出，对于数据集中的每个样本，我们想要算法预 测并给出正确答案：回归问题，分类问题

　　　　　　 聚类是将一系列点分成若干类，事先是没有类别的，常用算法是K-Means算法，是一种无监督学习。　　② 无监督学习：缺乏足够的先验知识；在数据中发现一些规律；任务是聚类和降维。利用关于心脏病患者的临床历史数据集，建立朴素贝叶斯心脏病分类模型。

简述分类与聚类的联系与区别。分类就是按照数据的属性给对象贴上标签，再根据标签来分类，属于无监督学习，聚类就是指事先定义好类别，然后通过某种度量将他们分类。利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。利用关于

简述分类与聚类的联系与区别。　　无监督学习：缺乏足够的先验知识，输入x在没有标记的数据中发现一些规律。利用关于心脏病患者的临床历史数据集，建立朴素贝叶斯心脏病分类模型。

简述分类与聚类的联系与区别。利用关于心脏病患者的临床历史数据集，建立朴素贝叶斯心脏病分类模型。最可能是哪个疾病？上传手工演算过程。

对小规模数据表现很好，适合多分类增量式训练任务。对缺失数据不太敏感。要求样本之间相互独立，这就是“朴素”的意思，这个限制有时很难做到，或使用者误以为符合而造成错误的结果。朴素贝叶斯假设：数据集属性之间是相互独立的，即独立同分布。伯努利朴素贝叶斯 – 每个特

ham,00 00 00 are 0089 0089 having a good week. Just checking in. spam,"complimentary 4 STAR Ibiza Holiday or 10,000 cash ne

朴素贝叶斯法是一种基于贝叶斯定定理和特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布；然后基于此模型，对于给定的输入$x$，利用贝叶斯定理求出后验概率最大输出的$y$。朴素贝叶斯法对条件概率分布作了条件

分类器有时会产生错误结果，这时可以要求分类器给出一个最优的类别猜测结果，同 时给出这个猜测的概率估计值。我们称之为“朴素”，是因为整个形式化过程只做最原始、最简单的假设。朴素贝叶斯是贝叶斯决策理论的一部分，所以讲述朴素负叶斯之前有必要快速了解一下贝叶 斯决

朴素贝叶斯 法是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入输出的联合概率分布，然后基于此分布，对给定的输入\(x\)利用贝叶斯定理求其后验概率最大的输出。设输入空间\为n维向量的集合，输出空间维类标记