数据挖掘与数据分析 第七章课后习题及答案_第1页
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第七章课后习题答案详解1.已知西瓜问题的数据集如下表所示，利用朴素贝叶斯方法和Laplace校准法预测表中18号记录的西瓜是否是好瓜。编号色泽根蒂敲声纹理脐部触感密度含糖量好瓜1青绿蜷缩浊响清晰凹陷硬滑0.6970.460是2乌黑蜷缩沉闷清晰凹陷硬滑0.7740.376是3乌黑蜷缩浊响清晰凹陷硬滑0.6340.264是4青绿蜷缩沉闷清晰凹陷硬滑0.6080.318是5浅白蜷缩浊响清晰凹陷硬滑0.5560.215是6青绿稍蜷浊响清晰稍凹软粘0.4030.237是7乌黑稍蜷浊响稍糊稍凹软粘0.4810.149是8乌黑稍蜷浊响清晰稍凹硬滑0.4370.211是9乌黑稍蜷沉闷稍糊稍凹硬滑0.6660.091是10青绿硬挺清脆清晰平坦软粘0.2430.267否11浅白硬挺清脆模糊平坦硬滑0.2450.057否12浅白蜷缩浊响模糊平坦软粘0.3430.099否13青绿稍蜷浊响稍糊凹陷硬滑0.6390.161否14浅白稍蜷沉闷稍糊凹陷硬滑0.6570.198否15乌黑稍蜷浊响清晰稍凹软粘0.3600.370否16浅白蜷缩浊响模糊平坦硬滑0.5930.042否17青绿蜷缩沉闷稍糊稍凹硬滑0.7190.103否18青绿蜷缩浊响清晰凹陷硬滑0.6970.460？答：导入数据：#导入朴素贝叶斯的包library(e1071)#读取数据gua<-read.csv("C:\\Users\\HP\\Desktop\\gua.csv",encoding='UTF-8')#选取训练集gua_tran<-gua[1:17,]#选取训练集gua_test<-gua[18,]建立朴素贝叶斯模型：#建立朴素贝叶斯模型gua_bayes<-naiveBayes(gua_tran$好瓜~.,data=gua_tran,laplace=1)gua_bayes输出：使用模型预测结果：#使用模型预测测试集gua_test[,10]<-predict(gua_bayes,gua_test[,2:9])gua_test[,10]输出：预测结果为：表中18号记录的西瓜是好瓜。2.利用贝叶斯网络分析下图所示的入室抢劫与地震发生的警报系统应用实例。计算联合概率P=答：利用贝叶斯网络分析入室抢劫与地震发生的警报系统

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