贝叶斯算法是基于贝叶斯定理 P(H|X) = P(X|H)P(H) / P(X).。对于多属性的数据集
贝叶斯算法是基于贝叶斯定理 P(H|X) = P(X|H)P(H) / P(X).。对于多属性的数据集,计算 P(X|Ci) 的开销非常大,为减低计算复杂度,我们做条件独立的假设,即给定元组的类标号,假定属性值有条件地相互独立,即在属性间不存在依赖关系。此程序仅为算法的一个实现,根据训练数据训练分类...
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这是个用于时间序列相似性比较和计算的数据集,用asc码编辑的,对应于DTW算法配合使用...
使用Iris数据集,朴素贝叶斯分类算法。...
模式识别领域的通用数据集,在不同的支持度下的频繁项集。...
AP是在数据点的相似度矩阵的基础上进行聚类.对于规模很大的数据集,AP算法是一种快速、有效的聚类方法,这是其他传统的聚类算法所不能及的,...