数据挖掘贝叶斯分类bayes算法
该实验的的数据源是Wine recognition data,这是对在意大利同一地区生产的三种不同品种的酒,做大量分析所得出的数据。这些数据包括了三种酒中13种不同成分的数量。13种成分分别为:Alcohol,Malic acid,Ash,Alcalinity of ash,Magnesium,Total phenols,Flavanoids,Nonflavanoid phenols,Proanthocyanins,Color intensity,Hue,OD280/OD315 of diluted wines,Proline。在 “wine.data”文件中,每行代表一种酒的样本,共有178个样本;一共有14列,其中,第一列为类标志属性,共有三类,分别记为“1”,“2”,“3”;后面的13列为每个样本的对应属性的样本值。其中第1类有59个样本,第2类有71个样本,第3类有48个样本。 由于数据源文件中的每个样本的数据都是完整的,没有空缺值等,所以我没有对该数据源文件进行数据的清理工作。
文件列表
分类器程序.rar
(预估有个27文件)
分类器程序
NaiveBayes
NaiveBayes.ncb
1.05MB
NaiveBayes.sln
895B
NaiveBayes
soybean-large-train.arff
27KB
NaiveBayes.vcproj.ANDY.Administrator.user
1KB
soybean-large-test.arff
33KB
stdafx.h
276B
NaiveBayes.vcproj
4KB
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