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こんにちは、樋口です。書き込みありがとうございます。
> ベイズ分類で学習した「モデル」を、未知の「データ」に適用した結果を、
> 新しい外部変数として追加・保存することで、
> コーディングのクロス集計と同じような星取表ができるという理解です。
はい、まさにそういうことです。
> 「排他的な分類ないしはカテゴリ分けを行う」
> （中略）
> 前者の「排他的な分類」は、後者の「カテゴリ分け」とどう違うのか、
> （後略）
すみません、前者を別の言葉で言い換えることで、少しでも伝わりやすくし
ようと試みたのです。したがって、前者と後者は同じものです。
カテゴリが「a」「b」「c」の3種類あった場合、すなわち外部変数の値が「a」
「b」「c」の3種類であった場合、自動分類をするとどれか1つの値しか自動分
類では割り当てられないということですね。「a」に分類されたら、同時に「b」
にも分類されるということは起こらない。その意味で、「排他的なカテゴリ分
け」なのです。（そう書いておいた方が良かったですよね…）
※ただ、先に書いた方法を使えば、「a」も含むし「b」も含む、といった判定
が可能になります。