Naive Bayes实现和推断类标签中的数据

Question

是否有任何人在Na中有任何指向朴素贝叶斯分类器实现的指针。我有5维二进制数据集。类标签也是二进制的。我在Matlab中使用了朴素贝叶斯分类器，效果很好。但是，是否有任何机器学习算法及其实现允许我从类标签中推断数据？在这种情况下，我想要从二进制类标签推断出五维二进制数据。数据样本为[1 1 0 1 0]，类为0。

Answer 1

由于您有二进制数据集，因此使用C：

是一个很好的实现

http://users.ics.tkk.fi/jhollmen/BernoulliMix/

这是我们目前使用的开源软件，您可以实际检查他是如何实现该算法的。

关于你提出的问题，这是我的理解。

天真贝叶斯分类器（NBC）所做的是给出一些数据和标签来预测P（C | X）。根据贝叶斯定理，

P(C|X) = \frac{P(X|C)P(C)}{P(X)}

这意味着您可以做的就是预测未知数据的类别。相反，你想要做的是P（X | C）。因此，您可以像这样训练您的模型，

P(X|C) = \frac{P(C|X)P(X)}{P(C)}

因此，您必须假设您的数据的分发...以及类似的东西，因此，如果您对数据有错误的假设，它可能是如此准确。在你的情况下，你有二进制属性X想要从标签类估计，如果你假设属性是独立的，你需要的是这样的，

P(C|X_1,X_2,X_3,X_4,X_5) \proportional P(X_1|C)P(X_2|C)P(X_3|C)P(X_4|C)P(X_5|C)P(C)

这不容易解决.....

Answer 2

Hava看一下R-project的这个包：

  

http://www.stat.ucl.ac.be/ISdidactique/Rhelp/library/e1071/html/naiveBayes.html

     

http://cran.r-project.org/web/packages/e1071/index.html

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