naive bayes算法（三种经典的数据挖掘算法）

本文目录

• 三种经典的数据挖掘算法
• naive bayes和logistic regression的区别
• python scikit-learn 有什么算法
• 数据挖掘的方法有哪些
• 如何用java编写naivebayes
• 怎样改进naive bayes算法java
• 朴素贝叶斯算法的原理是什么
• 朴素贝叶斯算法 K Nearest Neighbor算法 K-Means 算法 具体应用环境有什么区别

三种经典的数据挖掘算法

算法，可以说是很多技术的核心，而数据挖掘也是这样的。数据挖掘中有很多的算法，正是这些算法的存在，我们的数据挖掘才能够解决更多的问题。如果我们掌握了这些算法，我们就能够顺利地进行数据挖掘工作，在这篇文章我们就给大家简单介绍一下数据挖掘的经典算法，希望能够给大家带来帮助。1.KNN算法KNN算法的全名称叫做k-nearest neighbor classification，也就是K最近邻，简称为KNN算法，这种分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似，即特征空间中最邻近的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。KNN算法常用于数据挖掘中的分类，起到了至关重要的作用。2.Naive Bayes算法在众多的分类模型中，应用最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBC）。朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是实际上并非总是如此，这是因为NBC模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的，这给NBC模型的正确分类带来了一定影响。在属性个数比较多或者属性之间相关性较大时，NBC模型的分类效率比不上决策树模型。而在属性相关性较小时，NBC模型的性能最为良好。这种算法在数据挖掘工作使用率还是挺高的，一名优秀的数据挖掘师一定懂得使用这一种算法。3.CART算法CART, 也就是Classification and Regression Trees。就是我们常见的分类与回归树，在分类树下面有两个关键的思想。第一个是关于递归地划分自变量空间的想法；第二个想法是用验证数据进行剪枝。这两个思想也就决定了这种算法的地位。在这篇文章中我们给大家介绍了关于KNN算法、Naive Bayes算法、CART算法的相关知识，其实这三种算法在数据挖掘中占据着很高的地位，所以说如果要从事数据挖掘行业一定不能忽略这些算法的学习。

naive bayes和logistic regression的区别

这篇文章比较直观的比较了Naive Bayes，Logistic Regression，SVM，决策树等方法的优劣，另外讨论了样本大小、Feature与Model权衡等问题。How do you know what machine learning algorithm to choose for your classification problem? Of course, if you really care about accuracy, your best bet is to test out a couple different ones (making sure to try different parameters within each algorithm as well), and select the best one by cross-validation. But if you’re simply looking for a “good enough” algorithm for your problem, or a place to start, here are some general guidelines I’ve found to work well over the years.如何针对某个分类问题决定使用何种机器学习算法？ 当然，如果你真心在乎准确率，最好的途径就是测试一大堆各式各样的算法（同时确保在每个算法上也测试不同的参数），最后选择在交叉验证中表现最好的。倘若你只是想针对你的问题寻找一个“足够好”的算法，或者一个起步点，这里给出了一些我觉得这些年用着还不错的常规指南。

python scikit-learn 有什么算法

1，前言

很久不发文章，主要是Copy别人的总感觉有些不爽，所以整理些干货，希望相互学习吧。不啰嗦，进入主题吧，本文主要时说的为朴素贝叶斯分类算法。与逻辑回归，决策树一样，是较为广泛使用的有监督分类算法，简单且易于理解（号称十大数据挖掘算法中最简单的算法）。但其在处理文本分类，邮件分类，拼写纠错，中文分词，统计机器翻译等自然语言处理范畴较为广泛使用，或许主要得益于基于概率理论，本文主要为小编从理论理解到实践的过程记录。

2，公式推断

一些贝叶斯定理预习知识：我们知道当事件A和事件B独立时，P（AB）=P（A）（B），但如果事件不独立，则P（AB）=P（A）P（B|A）。为两件事件同时发生时的一般公式，即无论事件A和B是否独立。当然也可以写成P（AB）=P（B）P（A|B），表示若要两件事同事发生，则需要事件B发生后，事件A也要发生。

由上可知，P（A）P（B|A）= P（B）P（A|B）

推出P（B|A）=

其中P（B）为先验概率，P（B|A）为B的后验概率，P（A|B）为A的后验概率（在这里也为似然值），P（A）为A的先验概率（在这也为归一化常量）。

由上推导可知，其实朴素贝叶斯法就是在贝叶斯定理基础上，加上特征条件独立假设，对特定输入的X（样本，包含N个特征），求出后验概率最大值时的类标签Y（如是否为垃圾邮件），理解起来比逻辑回归要简单多，有木有，这也是本算法优点之一，当然运行起来由于得益于特征独立假设，运行速度也更快。

. 参数估计

3，参数估计

由上面推断出的公式，我们知道其实朴素贝叶斯方法的学习就是对概率P(Y=ck)和P(X(j)=x(j)|Y=ck)的估计。我们可以用极大似然估计法估计上述先验概率和条件概率。

其中I(x)为指示函数，若括号内成立，则计1，否则为0。李航的课本直接给出了用极大似然（MLE）估计求出的结果，并没给推导过程，

我们知道，贝叶斯较为常见的问题为0概率问题。为此，需要平滑处理，主要使用拉普拉斯平滑，如下所示：

K是类的个数，Sj是第j维特征的最大取值。实际上平滑因子λ=0即为最大似然估计，这时会出现提到的0概率问题；而λ=1则避免了0概率问题，这种方法被称为拉普拉斯平滑。

4，算法流程

5，朴素贝叶斯算法优缺点

优点：朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率

需调参较少，简单高效，尤其是在文本分类/垃圾文本过滤/情感判别等自然语言处理有广泛应用。

在样本量较少情况下，也能获得较好效果，计算复杂度较小，即使在多分类问题。

无论是类别类输入还是数值型输入（默认符合正态分布）都有相应模型可以运用。

缺点：0概率问题，需要平滑处理，通常为拉普拉斯平滑，但加一平滑不一定为效果最好，

朴素贝叶斯有分布独立的假设前提，生活中较少完全独立，在属性个数比较多或者属性之间相关性较大时，NBC模型的分类效率比不上决策树模型。而在属性相关性较小时，NBC模型的性能最为良好。

模型注意点：

1， 大家也知道，很多特征是连续数值型的，一般选择使用朴素贝叶斯高斯模型。

2， 为避免0概率事件，记得平滑，简单一点可以用『拉普拉斯平滑』。先处理处理特征，把相关特征去掉，

3， 朴素贝叶斯分类器一般可调参数比较少，需集中精力进行数据的预处理等特征工程工作。

6，Scikit-learn三大朴素贝叶斯模型

Scikit-learn里面有3种不同类型的朴素贝叶斯（：

1， 高斯分布型模型：用于classification问题，假定属性/特征是服从正态分布的，一般用在数值型特征。,

2， 多项式型模型：用于离散值模型里。比如文本分类问题里面我们提到过，我们不光看词语是否在文本中出现，也得看出现的次数。如果总词数为n，出现词数为m的话，说起来有点像掷骰子n次出现m次这个词的场景。

3， 伯努利模型：这种情况下，就如提到的bag ofwords处理方式一样，最后得到的特征只有0(没出现)和1(出现过)。

7. Scikit-learn算法实践

小编通过实现朴素贝叶斯三种模型以及主要分类算法，对比发现跟SVM，随机森林，融合算法相比，贝叶斯差距明显，但其时间消耗要远低于上述算法，以下为主要算法主要评估指标）。

8. Python代码

# -*-coding: utf-8 -*-

importtime

fromsklearn import metrics

fromsklearn.naive_bayes import GaussianNB

fromsklearn.naive_bayes import MultinomialNB

fromsklearn.naive_bayes import BernoulliNB

fromsklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

fromsklearn.linear_model import LogisticRegression

fromsklearn.ensemble import RandomForestClassifier

fromsklearn import tree

fromsklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier

fromsklearn.svm import SVC

importnumpy as np

importurllib

# urlwith dataset

url =“-learning-databases/pima-indians-diabetes/pima-indians-diabetes.data“

#download the file

raw_data= urllib.request.urlopen(url)

#load the CSV file as a numpy matrix

dataset= np.loadtxt(raw_data, delimiter=“,“)

#separate the data from the target attributes

X =dataset

#X=preprocessing.MinMaxScaler().fit_transform(x)

#print(X)

y =dataset

print(“\n调用scikit的朴素贝叶斯算法包GaussianNB “)

model= GaussianNB()

start_time= time.time()

model.fit(X,y)

print(’training took %fs!’ % (time.time() - start_time))

print(model)

expected= y

predicted= model.predict(X)

print(metrics.classification_report(expected,predicted))

print(metrics.confusion_matrix(expected,predicted))

print(“\n调用scikit的朴素贝叶斯算法包MultinomialNB “)

model= MultinomialNB(alpha=1)

start_time= time.time()

model.fit(X,y)

print(’training took %fs!’ % (time.time() - start_time))

print(model)

expected= y

predicted= model.predict(X)

print(metrics.classification_report(expected,predicted))

print(metrics.confusion_matrix(expected,predicted))

print(“\n调用scikit的朴素贝叶斯算法包BernoulliNB “)

model= BernoulliNB(alpha=1,binarize=0.0)

start_time= time.time()

model.fit(X,y)

print(’training took %fs!’ % (time.time() - start_time))

print(model)

expected= y

predicted= model.predict(X)

print(metrics.classification_report(expected,predicted))

print(metrics.confusion_matrix(expected,predicted))

print(“\n调用scikit的KNeighborsClassifier “)

model= KNeighborsClassifier()

start_time= time.time()

model.fit(X,y)

print(’training took %fs!’ % (time.time() - start_time))

print(model)

expected= y

predicted= model.predict(X)

print(metrics.classification_report(expected,predicted))

print(metrics.confusion_matrix(expected,predicted))

print(“\n调用scikit的LogisticRegression(penalty=’l2’) “)

model= LogisticRegression(penalty=’l2’)

start_time= time.time()

model.fit(X,y)

print(’training took %fs!’ % (time.time() - start_time))

print(model)

expected= y

predicted= model.predict(X)

print(metrics.classification_report(expected,predicted))

print(metrics.confusion_matrix(expected,predicted))

print(“\n调用scikit的RandomForestClassifier(n_estimators=8)  “)

model= RandomForestClassifier(n_estimators=8)

start_time= time.time()

model.fit(X,y)

print(’training took %fs!’ % (time.time() - start_time))

print(model)

expected= y

predicted= model.predict(X)

print(metrics.classification_report(expected,predicted))

print(metrics.confusion_matrix(expected,predicted))

print(“\n调用scikit的tree.DecisionTreeClassifier() “)

model= tree.DecisionTreeClassifier()

start_time= time.time()

model.fit(X,y)

print(’training took %fs!’ % (time.time() - start_time))

print(model)

expected= y

predicted= model.predict(X)

print(metrics.classification_report(expected,predicted))

print(metrics.confusion_matrix(expected,predicted))

print(“\n调用scikit的GradientBoostingClassifier(n_estimators=200) “)

model= GradientBoostingClassifier(n_estimators=200) 

start_time= time.time()

model.fit(X,y)

print(’training took %fs!’ % (time.time() - start_time))

print(model)

expected= y

predicted= model.predict(X)

print(metrics.classification_report(expected,predicted))

print(metrics.confusion_matrix(expected,predicted))

print(“\n调用scikit的SVC(kernel=’rbf’, probability=True) “)

model= SVC(kernel=’rbf’, probability=True)

start_time= time.time()

model.fit(X,y)

print(’training took %fs!’ % (time.time() - start_time))

print(model)

expected= y

predicted= model.predict(X)

print(metrics.classification_report(expected,predicted))

print(metrics.confusion_matrix(expected,predicted))

“““

# 预处理代码集锦

importpandas as pd

df=pd.DataFrame(dataset)

print(df.head(3))

print(df.describe())##描述性分析

print(df.corr())##各特征相关性分析

##计算每行每列数据的缺失值个数

defnum_missing(x):

return sum(x.isnull())

print(“Missing values per column:“)

print(df.apply(num_missing, axis=0)) #axis=0代表函数应用于每一列

print(“\nMissing values per row:“)

print(df.apply(num_missing, axis=1).head()) #axis=1代表函数应用于每一行“““

数据挖掘的方法有哪些

利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。1、分类分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。2、回归分析回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。3、聚类聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。4、关联规则关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。5、特征特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取，可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征，利用这些特征可以有效地预防客户的流失。6、变化和偏差分析偏差包括很大一类潜在有趣的知识，如分类中的反常实例，模式的例外，观察结果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。在企业危机管理及其预警中，管理者更感兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。7、Web页挖掘随着Internet的迅速发展及Web 的全球普及， 使得Web上的信息量无比丰富，通过对Web的挖掘，可以利用Web 的海量数据进行分析，收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息、客户等有关的信息，集中精力分析和处理那些对企业有重大或潜在重大影响的外部环境信息和内部经营信息，并根据分析结果找出企业管理过程中出现的各种问题和可能引起危机的先兆，对这些信息进行分析和处理，以便识别、分析、评价和管理危机。

如何用java编写naivebayes

1.关于贝叶斯分类bayes 是一种统计学分类方法，它基于贝叶斯定理，它假定一个属性值对给定类的影响独立于其它属性点的值。该假定称作类条件独立。做次假定是为了简化所需计算，并在此意义下称为“朴素的”。bayes分类的算法大致如下：（1）对于属性值是离散的，并且目标label值也是离散的情况下。分别计算label不同取值的概率，以及样本在label情况下的概率值，然后将这些概率值相乘最后得到一个概率的乘积，选择概率乘积最大的那个值对应的label值就为预测的结果。例如以下：是预测苹果在给定属性的情况是甜还是不甜的情况：color={0,1,2,3} weight={2,3,4};是属性序列，为离散型。sweet={yes,no}是目标值，也为离散型；这时我们要预测在color=3,weight=3的情况下的目标值，计算过程如下：P{y=yes}=2/5=0.4; P{color=3|yes}=1/2=0.5;P{weight=3|yes}=1/2=0.5; 故F{color=3,weight=3}取yesd的概率为 0.4*0.5*0.5=0.1;P{y=no}=3/5=0.6; P{color=3|no}=1/3 P{weight=3|no}=1/3; 故P{color=3,weight=3}取no为 0.6*1/3*1/3=1/15;0.1》1/15 所以认为 F{color=3,weight=3}=yes;(2)对于属性值是连续的情况，思想和离散是相同的，只是这时候我们计算属性的概率用的是高斯密度：这里的Xk就是样本的取值，u是样本所在列的均值，kesi是标准差；最后代码如下：/** To change this template, choose Tools | Templates* and open the template in the editor.*/package auxiliary;import java.util.ArrayList;/**** @author Michael Kong*/public class NaiveBayes extends Classifier {boolean isClassfication; ArrayList 《Double》lblClass=new ArrayList《Double》(); //存储目标值的种类 ArrayList《Integer》lblCount=new ArrayList《Integer》();//存储目标值的个数 ArrayList《Float》lblProba=new ArrayList《Float》();//存储对应的label的概率 CountProbility countlblPro; /*@ClassListBasedLabel是将训练数组按照 label的顺序来分类存储*/ ArrayList《ArrayList《ArrayList《Double》》》 ClassListBasedLabel=new ArrayList《ArrayList《ArrayList《Double》》》 (); public NaiveBayes() { } @Override /** * @train主要完成求一些概率 * 1.labels中的不同取值的概率f(Yi); 对应28,29行两段代码 * 2.将训练数组按目标值分类存储 第37行代码* */ public void train(boolean isCategory, double features, double labels){ isClassfication=isCategory; countlblPro=new CountProbility(isCategory,features,labels); countlblPro.getlblClass(lblClass, lblCount, lblProba); ArrayList《ArrayList《Double》》 trainingList=countlblPro.UnionFeaLbl(features, labels); //union the features and labels ClassListBasedLabel=countlblPro.getClassListBasedLabel(lblClass, trainingList); } @Override /**3.在Y的条件下，计算Xi的概率 f(Xi/Y)； * 4.返回使得Yi*Xi*...概率最大的那个label的取值 * */ public double predict(double features) {int max_index; //用于记录使概率取得最大的那个索引 int index=0; //这个索引是 标识不同的labels 所对应的概率 ArrayList《Double》 pro_=new ArrayList《Double》(); //这个概率数组是存储features 在不同labels下对应的概率 for(ArrayList《ArrayList《Double》》 elements: ClassListBasedLabel) //依次取不同的label值对应的元祖集合 { ArrayList《Double》 pro=new ArrayList《Double》();//存同一个label对应的所有概率，之后其中的元素自乘 double probility=1.0; //计算概率的乘积for(int i=0;i《features.length;i++) { if(isClassfication); traingList.add(i,elements);} return traingList; } /*将测试数组按label的值分类存储*/ public ArrayList《ArrayList《ArrayList《Double》》》 getClassListBasedLabel (ArrayList 《Double》lblClass,ArrayList《ArrayList《Double》》trainingList) { ArrayList《ArrayList《ArrayList《Double》》》 ClassListBasedLabel=new ArrayList《ArrayList《ArrayList《Double》》》 () ; for(double num:lblClass) { ArrayList《ArrayList《Double》》 elements=new ArrayList《ArrayList《Double》》(); for(ArrayList《Double》element:trainingList) { if(element.get(element.size()-1).equals(num)) elements.add(element); } ClassListBasedLabel.add(elements); } return ClassListBasedLabel; } public double getMean(ArrayList《ArrayList《Double》》 elements,int index) { double sum=0.0; double Mean;for(ArrayList《Double》 element:elements) { sum+=element.get(index);} Mean=sum/(double)elements.size(); return Mean; } public double getSdev(ArrayList《ArrayList《Double》》 elements,int index) { double dev=0.0; double Mean; Mean=getMean(elements,index); for(ArrayList《Double》 element:elements) { dev+=Math.pow((element.get(index)-Mean),2); } dev=Math.sqrt(dev/elements.size()); return dev; }}}

怎样改进naive bayes算法java

#存放做决策的属性，一般是或否 @decision yes,no @attribute outlook {sunny, overcast, rainy} @attribute temperature {hot, mild, cool} @attribute humidity {high, normal} @attribute windy {TRUE, FALSE} @data sunny,hot,high,FALSE,no sunny,hot,high,TRUE,no overcast,hot,high,FALSE,yes rainy,mild,high,FALSE,yes rainy,cool,normal,FALSE,yes rainy,cool,normal,TRUE,no overcast,cool,normal,TRUE,yes sunny,mild,high,FALSE,no sunny,cool,normal,FALSE,yes rainy,mild,normal,FALSE,yes sunny,mild,normal,TRUE,yes overcast,mild,high,TRUE,yes overcast,hot,normal,FALSE,yes rainy,mild,high,TRUE,no

朴素贝叶斯算法的原理是什么

朴素贝叶斯分类（NBC）是以贝叶斯定理为基础并且假设特征条件之间相互独立的方法，以特征词之间独立作为前提假设，学习从输入到输出的联合概率分布，再基于学习到的模型。

朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。

最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBM）。和决策树模型相比，朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier 或 NBC)发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。

同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是实际上并非总是如此，这是因为NBC模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的，这给NBC模型的正确分类带来了一定影响。

朴素贝叶斯算法（Naive Bayesian algorithm) 是应用最为广泛的分类算法之一。

朴素贝叶斯方法是在贝叶斯算法的基础上进行了相应的简化，即假定给定目标值时属性之间相互条件独立。也就是说没有哪个属性变量对于决策结果来说占有着较大的比重，也没有哪个属性变量对于决策结果占有着较小的比重。

虽然这个简化方式在一定程度上降低了贝叶斯分类算法的分类效果，但是在实际的应用场景中，极大地简化了贝叶斯方法的复杂性。

朴素贝叶斯算法 K Nearest Neighbor算法 K-Means 算法 具体应用环境有什么区别

Naive Bayes和K-NN是分类算法，有监督训练样本，都比较快样本少，特征之间接近独立分布的时候建议用Naive Bayes，通常就用正态分布最大似然估计特征概率样本多的时候建议用K-NN，不过距离测度没有通用的最好选择K-Means是无监督的聚类算法，没样本的时候就用这个，速度相当慢，还是离线的