应用R进行朴素贝叶斯分类

对数据分析技术略感兴趣，并希望将这一兴趣延伸至实际应用中。因此最近开始系统地复习相关算法知识。因为我又补充学习了一些R语言基础, 现实证确为现代数据分析的重要工具, 因此计划利用R语言实现一些基本的数据挖掘算法

朴素贝叶斯法大概是most basic的一种 mining algorithm. 《统计学习方法》在第4章进行了detailed的阐述. 给定输入特征x, 使用训练得到的模型来计算其后验概率分布, 并将具有最大后验概率值的类别作为预测结果.

按照贝叶斯定理可知，在给定条件下X=x的情况下Y= cx的概率即为后验概率计算公式：后验概率P(Y=cx | X=x)等于条件概率P(X=x | Y= cx)与先验概率P(Y= ck)的乘积再除以边缘化变量X的概率P(X= x)。为了实现分类目标需选择使得条件概率与先验概率乘积最大的类别作为结果输出

在R语言环境下处理一个小型数据集时采用朴素贝叶斯分类方法是一种有效的机器学习技术。该博客文章详细介绍了这一过程并提供了具体的实施步骤及代码指导。具体实现代码如下：

    #构造训练集
    data <- matrix(c("sunny","hot","high","weak","no",
                 "sunny","hot","high","strong","no