基于朴素贝叶斯算法分析鸢尾花数据集分类

朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中较简单并且常见的一种分类方法,已经被广泛地应用于各领域。通过尝试利用朴素贝叶斯算法对鸢尾花数据集进行剖析,介绍了朴素贝叶斯算法的原理和基本过程。基于贝叶斯算法在依据特征独立的假设下,对鸢尾花数据集进行分类计算,准确度达到84.21%,实验结果表明朴素贝叶斯算法具有较好的分类速度和分类效果。

基于改进的K-means算法的关联规则数据挖掘研究

关联规则是数据挖掘中的概念,通过分析数据找到数据之间的关联.海量数据会产生大量冗余和相似的关联规则,影响用户对规则的理解和判断.本文采用鸢尾花数据集进行实验.建立三个检验指标,删除冗余关联规则;在进行K-means分析时利用规则产生的三角形迭代选择初始点,再将删除冗余后的规则进行聚类.实验证实本文方法将相似的关联规则归为一簇,能有效的帮助用户迅速找到有用的关联规则,有助于用户更好的对规则进行理解和分析,提高了聚类的效率.

朴素贝叶斯分类算法在数据预测中的应用

朴素贝叶斯分类方法是数据库分类知识挖掘领域的一项基本技术,并具有广泛的应用。使用贝叶斯分类算法实现了对经典数据集Iris的分类。实践表明,朴素贝叶斯分类是一种有效的数据挖掘分类算法。

机器学习在数据分析中的实践与应用

机器学习技术能够使机器从大量的数据中学习规律,从而对新的样本做出分类识别,或者对未来做出合理的预测。本文应用鸢尾花数据集介绍了机器学习应用于数据分析的一般流程,分析与比较了典型的机器学习数据分析方法,比如主成分分析、线性判别分析和K-Means聚类等方法,阐述了机器学习在数据分析中的实践与应用。

基于EM算法的高斯混合模型在鸢尾花数据集的应用

高斯混合模型是一种含隐变量的概率图模型,其参数通常由EM算法迭代训练得到。本文在简单推导高斯混合模型的EM算法后,将使用高斯混合模型对鸢尾花(iris)数据集进行分类判别。同时,针对EM算法受初始值影响大的问题,使用了K均值聚类算法作为其初始值的估计方法。在得到K均值聚类算法和EM算法的分类判别结果后,对比两种算法的判别准确率,以此说明在初始值合适的条件下,基于EM算法的高斯混合模型具有较高的准确率。最后文章分析指出了当前EM算法的两个局限性:易受初始值影响和维度灾难。