20151910042-刘鹏-DM实验04-对iris数据进行贝叶斯分类1

：“20151910042-刘鹏-DM实验04-对iris数据进行贝叶斯分类1”所涉及的知识点是数据挖掘中的贝叶斯分类，具体是通过R语言来实现。这个实验是云南大学数学与统计学院《数据挖掘与决策支持实验》课程的一部分，由学生刘鹏完成，使用了R语言进行变量选择和贝叶斯分类。 【实验目的】： 实验的主要目标是让学生学习如何使用R语言进行变量选择，并运用贝叶斯分类方法对iris数据集进行分析。Iris数据集是机器学习领域常用的多类分类数据集，包含了鸢尾花的四个特征：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度，以及对应的三个类别：山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾。 【贝叶斯分类】： 贝叶斯分类是一种基于贝叶斯定理的统计分类方法。它假设特征之间相互独立，并且利用先验知识（即在观察数据前对模型参数的信念）与观察数据结合，更新为后验概率。在这个实验中，首先定义了先验分布，然后利用观测数据修正得到后验分布。贝叶斯定理表达式为： \[ P(H|X) = \frac{P(X|H) \cdot P(H)}{P(X)} \] 其中，\( P(H|X) \) 是给定数据X后，假设H成立的后验概率，\( P(X|H) \) 是在假设H下的数据X发生的似然概率，\( P(H) \) 是先验概率，\( P(X) \) 是数据X的整体概率，也称为证据。 【实验内容】： 实验使用Python编程语言的科学计算库，如pandas、numpy、scipy和matplotlib，以及机器学习库sklearn来实现。加载iris数据集，接着提取特征和类别，然后划分数据集为训练集和验证集。使用`model_selection.train_test_split`函数，设定验证集的大小为总数据的20%。 【程序代码】： 实验中的Python代码包括： 1. 加载必要的库。 2. 定义一个名为`Bayes_Test`的类，包含`load_dataset`和`split_out_dataset`等方法，用于加载数据和数据预处理。 3. `load_dataset`方法读取Iris.csv文件并将其转换为pandas DataFrame。 4. `split_out_dataset`方法将数据划分为训练集和验证集，采用train_test_split函数进行划分。 5. 类的其他方法可能还包括特征选择、贝叶斯模型的构建和训练、预测以及结果评估等。 【实验平台】： 实验在Windows 10 Pro 1803操作系统上进行，使用了Visual Studio 2017 Enterprise和RStudio Version 1.1.442。 这个实验通过R语言和Python的sklearn库，展示了如何应用贝叶斯分类技术处理数据挖掘问题，特别是在鸢尾花数据集上的分类任务。这不仅让学生掌握了贝叶斯分类的理论知识，还强化了他们使用编程工具解决实际问题的能力。