基于贝叶斯模式分类器识别系统的设计与实现代码大全.doc
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2022-10-19
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基于贝叶斯模式分类器识别系统的设计与实现
1．1 题目的主要研究内容
（1）工作的主要描述
已知集合： 和 ，确定映射规则
，使得任意 有且仅有一个 使得 成立。其中 C
叫做类别集合，其中每一个元素是一个类别，而 I 叫做项集合，其中每一个元素
是一个待分类项，f 叫做分类器。分类算法的任务就是构造分类器。
贝叶斯分类器是以贝叶斯定理为基础的一种分类方法。常见的分类方法有决
策树、人工神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器等。准备阶段通过确定特征属
性，来获取特征样本。通过特征样本计算每一个类别先验概率。计算每一个特征
属性计算划分条件概率。在计算每一个的后验概率。其中最大值为 X 所属的类别。
1.设 为一个待分类项，而每个 a 为 x 的一个特征属性。
2.有类别集合 。
3.计算 。
4.如果果 则 。
（2）系统流程图
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李逍遥敲代码
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