综合实验报告：贝叶斯分类、聚类与决策树分析

"这篇实验报告主要探讨了贝叶斯分类、聚类以及决策树在数据处理中的应用。实验者对比了不同贝叶斯分类器在spambase垃圾邮件分类任务中的性能，分析了高斯朴素贝叶斯分类器和带有拉普拉斯修正的朴素贝叶斯的效果。此外，还使用了DBSCAN、GaussianMixture、KMeans和AgglomerativeClustering等聚类算法，并计算了FMI和NMI值以评估聚类质量。" 在本实验报告中，主要涉及以下知识点： 1. **贝叶斯分类**：报告提到了三种贝叶斯分类器，包括GaussianNB、BernoulliNB和MultinomialNB。GaussianNB在查全率上有优势，但查准率较低；BernoulliNB的精度、查准率和F1值最高，表现最佳；而MultinomialNB的性能相对较差。此外，还实现了一个自定义的高斯朴素贝叶斯分类器，并应用了拉普拉斯修正来处理零频率问题，改善模型的预测能力。 2. **拉普拉斯修正**：这是一种在贝叶斯估计中用于处理零概率问题的技术，通过添加一个较小的常数（通常为1）来避免概率为零的情况，这在统计上对应于使用均匀分布作为无信息先验。 3. **聚类**：实验涵盖了多种聚类方法，包括基于密度的DBSCAN、基于模型的GaussianMixture以及基于中心的KMeans和层次聚类（AgglomerativeClustering）。DBSCAN通过调整其核心对象距离参数（eps）来改变聚类结果。层次聚类则比较了单链接（single）、完全链接（complete）和平均链接（average）三种不同的连接策略，计算了FMI（Fowlkes-Mallows指数）和NMI（Normalized Mutual Information）来量化聚类的优劣。 4. **KMeans聚类**：KMeans算法是一种广泛应用的迭代式聚类方法，通过最小化簇内平方误差和最大化簇间差异来确定簇的中心。报告展示了KMeans在不同数据集上的应用和效果。 5. **AgglomerativeClustering层次聚类**：层次聚类是通过构建一个层次树（dendrogram）来形成聚类的方法。报告中提到了三种链接策略，每种策略都会影响聚类结果和FMI、NMI的计算。 通过这些实验，可以深入理解不同分类和聚类算法的特性，以及如何根据数据特点选择合适的模型。同时，FMI和NMI作为评估指标，能帮助理解模型在不同场景下的表现。这些知识对于理解和应用机器学习算法，特别是在数据预处理和模型选择方面，具有重要意义。