数据挖掘分类算法id3和朴素贝叶斯

ID3（Iterative Dichotomiser 3）算法是一种基于决策树的分类算法，它通过对数据集的属性进行分析，选择最优的属性作为节点进行划分，从而构建出一棵决策树。ID3算法的核心思想是“信息增益”，即选择能够最大化“信息增益”的属性作为节点，以达到分类的目的。

朴素贝叶斯（Naive Bayes）算法是一种基于概率统计的分类算法，它通过对已知分类的样本进行学习，得到一个概率模型，然后根据这个模型来对未知样本进行分类。朴素贝叶斯算法的核心思想是“贝叶斯定理”，即根据已知条件下的概率，来推算未知条件下的概率，从而实现分类的目的。朴素贝叶斯算法的“朴素”指的是假设各个特征之间是相互独立的，这种假设虽然并不一定完全符合实际情况，但是在实际应用中，朴素贝叶斯算法仍然具有较高的分类精度。