1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习
（1）简述分类与聚类的联系与区别
分类就是按照某种标准给对象贴标签再根据标签来区分归类。
聚类是指事先没有“标签”而通过某种成团分析找出事物之间存在聚集性原因的过程。
区别：分类是事先定义好类别 ，类别数不变 。分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到，属于有指导学习范畴。
聚类则没有事先预定的类别，类别数不确定。 聚类不需要人工标注和预先训练分类器，类别在聚类过程中自动生成 。
分类适合类别或分类体系已经确定的场合，比如按照国图分类法分类图书；
聚类则适合不存在分类体系、类别数不确定的场合，一般作为某些应用的前端，比如多文档文摘、搜索引擎结果后聚类(元搜索)等。
（2）简述什么是监督学习与无监督学习
机器学习按照训练样本标签的有无可分为 监督学习和无监督学习
以机器学习中的分类来说，输入的训练数据有特征、有标签。在分类过程中，如果所有训练数据都有标签，则为有监督学习。
如果数据没有标签，则是无监督学习，也即聚类。
监督学习，就是通过已有的训练样本（即已知数据以及其对应的输出）
去训练得到一个最优模型（这个模型属于某个函数的集合，最优则表示在某个评价准则下是最佳的），
再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出，对输出进行简单的判断从而实现分类的目的，也就具有了对未知数据进行分类的能力。
2.朴素贝叶斯分类算法 实例
利用关于心脏情患者的临床数据集，建立朴素贝叶斯分类模型。
有六个分类变量(分类因子)：性别，年龄、KILLP评分、饮酒、吸烟、住院天数
目标分类变量疾病：–心梗–不稳定性心绞痛
新的实例：–(性别=‘男’，年龄<70, KILLP=‘I'，饮酒=‘是’，吸烟≈‘是”，住院天数<7)
最可能是哪个疾病？
上传演算过程。
3.编程实现朴素贝叶斯分类算法
利用训练数据集，建立分类模型。
输入待分类项，输出分类结果。
可以心脏情患者的临床数据为例，但要对数据预处理。
