Bayes-Python：运用Python实现的贝叶斯分类算法（使用Iris_data数据集）
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简介：
Bayes-Python项目利用Python编程语言实现了经典的贝叶斯分类算法，并通过Iris_data数据集进行模型训练与效果验证，展示了该算法在实际应用中的强大能力。
在使用bayes-python进行实验时，我采用了iris_data数据集，并将每种花的前45条记录作为训练集，剩余的5条记录单独组成测试集（即iris_test_data）。为了确保准确性，我对这些测试数据进行了随机打乱处理。
由于该数据集中包含连续性属性值，因此在实验中需要使用概率密度函数。具体步骤如下：
1. 首先读取iris_data数据集。
2. 计算训练数据集中每个类别的各个特征的均值和方差。
3. 开始对测试数据集进行分类处理。
4. 估计各类别所占整体数据的比例，这里假设所有类别在数据集中出现的概率相同（即先验概率相等）。
5. 利用正态分布的概率密度函数计算测试集中每个属性值属于各个类别的条件概率。
6. 计算后验概率作为先验概率与相应条件概率的乘积。
7. 对于每条测试记录，比较不同类别对应的后验概率大小，并将该记录分类到具有最大后验概率的那个类别。
实验结果显示，在对比了预测结果和实际测试集之后，发现所有分类均正确无误。
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