임의의 카테고리 및 유사성 측정에 기반한 매칭

Question

특정 속성 및 고객 유형을 가진 고객 데이터베이스가 있습니다. 속성 집합은 다양 할 수 있지만 (유한 집합체에서 온 것입니다.) 특정 속성을 가진 알 수없는 유형의 새 고객을 볼 때 어떤 유형이 속하는지 결정하고 싶습니다. 예를 들어,

Customer | Type | Attributes 

1   A  44,32,5,'X' 
2   A  3,32,66,'A' 
3   B  6,32,'A', 'B'   
4   C  47,31,2,'H'   
5   C  14,32,2,'O' 
6   C  2,'C' 
7   A  44 

내가 속성은, 예를 들어, 3,32,2, 나는이 고객이 속한 유형을 결정하고자하는이 새로운 고객을받을 때, 나는 DB에서 이미 이러한 고객이 있다고 가정 해 코드는이 경기의 신뢰도 (백분율)를보고해야합니다.

여기에서 사용하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 통계적 방법이나 어피 니티 매트릭스에 기반한 방법, 또는 권장 엔진 스타일 피어슨 상관 계수 기반 접근법? 샘플, pseude 코드가 가장 환영받을 것이지만, 모든 아이디어는 괜찮습니다.

감사합니다.

Answer 1

이 문제를 해결하는 방법은 Naive Bayes를 사용하고 있습니다.