Page 126 - 高中 信息技术 必修1 数据与计算

第五章 数据处理和可视化表达

运用贝叶斯定理对事物进行分类，是一种非常有效的思维方法，是贝叶斯决策理论方
法的基本思想。例如，假设有一个数据集，由两类组成，且已知每个样本的分类，数据分
布如图5-11所示。用p (x, y)表示数据点(x, y)属于红色一类的概率，用p (x, y)表示数据点(x, y)
1
2
属于蓝色一类的概率。

广东教育出版社

图5-11 数据分布
那么如何判断对于一个新的点C(x, y)属于红色还是蓝色类别呢？通常人们会按以下步

骤解答这个问题：
（1）求新的点C(x, y)属于红色一类的概率p (x, y)。
1
（2）求新的点C(x, y)属于蓝色一类的概率p (x, y)。
2
（3）选择概率高的一类作为新点C(x, y)的分类。即如果p (x, y)>p (x, y)，则C(x, y)为红色
1
2
一类；如果p (x, y)<p (x, y)，则C(x, y)为蓝色一类。
1
2
同样，若有多个分类，而要求新点属于哪一类，只需求出新点在所有类别中概率最大
的一类。这就是贝叶斯决策理论的核心思想，即选择具有最高概率的决策。

项目实施

各小组根据项目选题及拟订的项目方案，结合本节所学知识，完成相应的数据分析。

1. 采用适当的方法完成相应项目选题的数据分析工作。
2. 总结和归纳数据分析的方法和步骤。

5.4 数据的可视化表达

在大数据时代，复杂繁多且不同类型的数据大量涌来，往往超出了人们的处理能力，
人类的大脑也难以从堆积如山的数据中快速发现核心问题，而数据可视化可以把枯燥乏味

118 118

9 ֻ໴ᅣ JOEE