简述朴素贝叶斯分类的主要思想

朴素贝叶斯分类是一种基于贝叶斯定理的分类方法。其主要思想是假设每个特征（或属性）之间相互独立，即朴素贝叶斯分类器认为样本的每个特征都相互独立，互不影响。然后通过计算条件概率来判断新样本属于哪个类别。具体来说，朴素贝叶斯分类器先对训练集中的数据进行学习，得到各个特征在不同类别下的条件概率，然后根据贝叶斯定理，结合先验概率，计算出样本属于各个类别的后验概率，最终将样本归为后验概率最大的那个类别。这种方法简单有效，尤其在处理文本分类等高维稀疏数据时具有优势。