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20150826
[學習筆記]
R與資料探勘
(3)
整理自
R軟體與資料探勘之開發與應用
--
貝式分類、k位最近鄰居法
[ GitHub ]
https://github.com/shouzo/R-Programming/tree/master/R%E8%88%87%E8%B3%87%E6%96%99%E6%8E%A2%E5%8B%98
背景知識
R軟體與資料探勘之開發與應用
(內文資料來源)
:+1:
資料採礦十大經典演算法
[筆記] 利用R + Hadoop 來實作分類、群組、推薦
R統計分析與資料探勘入門—以鳶尾花資料集為例
學習內容
R 軟體安裝
(略過)
R Studio軟體安裝
(略過)
資料探勘方法
START : 訓練資料和測試資料
(完成)
分類演算法
（一）倒傳遞類神經網路(Back-Propagation Neural Network)
(完成)
（二）決策樹(Decision Tree)
(完成)
（三）支援向量機(Support Vector Machine)
(完成)
（四）貝式分類(Naïve Bayes)
（五）k位最近鄰居法(k-Nearest Neighbor)
分群演算法
（六）階層分群演算法(Hierarchical Clustering)
（七）k平均演算法(k-Means)
（八）模糊c平均演算法(Fuzzy c-Means)
（九）期望最大值演算法(Expectation-Maximization)
（十）自組織映射圖(Self Organizing Maps)
（四）貝式分類(Naïve Bayes)
[前置作業] 基本概念
相關知識
[Machine Learning] Bayes貝氏分類演算法« Big O(1)
Informatics@TaiBIF » 貝氏分類法（Bayes classifier）
Naive Bayes Classifier
[
Naive bayes
]
http://www.slideshare.net/ashrafmath/naive-bayes-15644818?qid=357d1fda-96c7-41b2-9a1f-07de8af20086&v=default&b=&from_search=2
STAGE 1 : 訓練階段
1. 新增R程式 , 在R Script中撰寫 , 並將檔案另存為"
naive bayes.R
":
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整理自 R軟體與資料探勘之開發與應用 -- 貝式分類、k位最近鄰居法
R 軟體安裝(略過)R Studio軟體安裝(略過)START : 訓練資料和測試資料(完成)（一）倒傳遞類神經網路(Back-Propagation Neural Network)(完成)（二）決策樹(Decision Tree)（三）支援向量機(Support Vector Machine)(完成)（四）貝式分類(Naïve Bayes)