bayes实现水果分类python，包含数据集

使用bayes算法实现水果分类，附件中包含数据集 #根据测试数据进行提取数据特征， 分类，求方差，均值，然后对每类进行特征值提取

# -*- coding: utf-8 -*-
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Created on Tue Sep 25 16:04:49 2018

@author: shui
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import numpy as np
import math
import csv
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns
import pylab as pl
import random
from matplotlib import cm
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 求平均值
def mean（numbers）:
    return sum（numbers）/float（len（numbers））

# 求平均差
def stdev（numbers）:
  avg = mean（numbers）
  variance = sum（[pow（x-avg2） for x in numbers]）/float（len（numbers）-1）
  return math.sqrt（variance）

# 求各列的平均值和方差
def summarize（dataset）:
    parameter = [（mean（attribute） stdev（attribute）） for attribute in zip（*dataset）]
    del parameter[-1]
    return parameter

# 进行分类
def separatedByClass（dataset）:
    separated = {}
    #

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       4256  2018-09-25 16:17  bayes\Bayes.py

     文件       2368  2018-09-25 15:00  bayes\fruit.txt

     目录          0  2018-09-25 17:10  bayes

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