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贝叶斯分类器作为计算机模式识别中的一个热点方法,被应用在数据挖掘、人脸识别、地形评估等很众多领域,并取得了较好的结果,这些年通过不断地改进和完善,分类器也得到了很大的优化,我们通常把分类器分为四类:朴素贝叶斯分类器、树增强型简单贝叶斯分类器、增强的贝叶斯网络分类器和无约束贝叶斯网络分类器。本文对具有多个特征参数的样本进行了贝叶斯分类,并就实验结果进行了分析和讨论。