11.分类与监督学习，朴素贝叶斯分类算法

1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。

简述分类与聚类的联系与区别。

简述什么是监督学习与无监督学习。

 答：

　（1）分类与聚类：

　　　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。也就是说，这些类别是已知的，通过对已知分类的数据进行训练和学习，找到这些不同类的特征，再对未分类的数据进行分类。而聚类的理解更简单，就是你压根不知道数据会分为几类，通过聚类分析将数据或者说用户聚合成几个群体，那就是聚类了。聚类不需要对数据进行训练和学习。

　　　分类属于监督学习，聚类属于无监督学习。常见的分类比如决策树分类算法、贝叶斯分类算法等聚类的算法最基本的有系统聚类，K-means均值聚类。

 （2）监督学习与无监督学习

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。
无监督学习中，数据是没有标签的或者是有一样的标签的。我们不知道数据的含义和作用，只知道是有一个数据集的。数据集可以判断是有两个数据集，自己进行分类，这也就是聚类学习。

2.朴素贝叶斯分类算法 实例

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。

有六个分类变量(分类因子)：性别，年龄、KILLP评分、饮酒、吸烟、住院天数

目标分类变量疾病：

–心梗

–不稳定性心绞痛

新的实例：–(性别=‘男’，年龄<70, KILLP=‘I‘，饮酒=‘是’，吸烟≈‘是”，住院天数<7)

最可能是哪个疾病？

上传手工演算过程。

解：

3.使用朴素贝叶斯模型对iris数据集进行花分类。

尝试使用3种不同类型的朴素贝叶斯：

• 高斯分布型
• 多项式型
• 伯努利型

并使用sklearn.model_selection.cross_val_score()，对各模型进行交叉验证。

 （1） 三种不同类型的朴素贝叶斯

a 代码：

 b 运行结果：

（2）交叉验证：

a代码：

b 运行结果：

由运行结果可以看出，伯努利的贝叶斯准确率相对于其他两种是低了很多，因此得出高斯分布和多项式更适合这一组数据。