云南大学2015级刘鹏：贝叶斯分类实战——iris数据R语言实现

本篇文档是云南大学数学与统计学院2015级信息与计算科学专业学生刘鹏在《数据挖掘与决策支持实验》上的上机实践报告，编号为04，日期为2018年7月5日。报告的主要内容围绕对Iris数据集进行贝叶斯分类展开。 **实验目的：** 学习和应用R语言进行变量选择，通过贝叶斯方法实现数据分类。贝叶斯方法强调利用先验知识对数据进行分析，通过贝叶斯定理计算后验概率，从而对未知类标号的数据样本进行分类决策。 **实验内容：** 关键步骤包括使用贝叶斯分类算法，首先分析数据集的先验概率分布，然后利用新数据校正这个分布，形成后验概率。具体实验涉及对Iris数据集的处理，该数据集通常用于机器学习中的分类问题，如鸢尾花分类。 **实验平台：** 报告提到了使用的软件环境，包括Windows 10 Pro 1803操作系统，Microsoft Visual Studio 2017 Enterprise版本，以及RStudio 1.1.442，这些工具对于编写和执行贝叶斯分类程序至关重要。 **算法设计：** 贝叶斯分类算法的核心思想是贝叶斯定理，它允许将外部信息（先验知识）与观测数据结合，计算出给定数据样本属于某个类别的后验概率。贝叶斯公式展示了如何基于观测数据（P(X|H)）和先验概率（P(H)）来估计后验概率（P(H|X)）。 **程序代码部分：** 报告包含了用Python和R语言编写的程序代码片段，这些代码段展示了如何加载必要的库（如pandas, numpy, scipy.stats, matplotlib.pyplot和sklearn），以及如何进行数据预处理、模型训练和比较等步骤。这部分内容对于理解贝叶斯分类的具体实现具有重要意义。 总结来说，这份报告深入探讨了如何在R语言环境下，通过贝叶斯分类法对Iris数据集进行变量选择和预测，并展示了相应的编程实现，对于理解贝叶斯理论在实际数据挖掘中的应用提供了实例。