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具体下载目录在 /2014年资料/2月/24日/Naive Bayes 朴素贝叶斯的Java代码实现

下面贴的代码仅是主类程序

1.关于贝叶斯分类

bayes 是一种统计学分类方法，它基于贝叶斯定理，它假定一个属性值对给定类的影响独立于其它属性点的值。该假定称作类条件独立。做次假定是为了简化所需计算，并在此意义下称为“朴素的”。

bayes分类的算法大致如下：

（1）对于属性值是离散的，并且目标label值也是离散的情况下。分别计算label不同取值的概率，以及样本在label情况下的概率值，然后将这些概率值相乘最后得到一个概率的乘积，选择概率乘积最大的那个值对应的label值就为预测的结果。

例如以下：是预测苹果在给定属性的情况是甜还是不甜的情况：

color={0,1,2,3} weight={2,3,4};是属性序列，为离散型。sweet={yes,no}是目标值，也为离散型；

这时我们要预测在color=3,weight=3的情况下的目标值，计算过程如下：

P{y=yes}=2/5=0.4; P{color=3|yes}=1/2=0.5;P{weight=3|yes}=1/2=0.5; 故F{color=3,weight=3}取yesd的概率为 0.4*0.5*0.5=0.1;

P{y=no}=3/5=0.6; P{color=3|no}=1/3 P{weight=3|no}=1/3; 故P{color=3,weight=3}取no为 0.6*1/3*1/3=1/15;

0.1>1/15 所以认为 F{color=3,weight=3}=yes;

(2)对于属性值是连续的情况，思想和离散是相同的，只是这时候我们计算属性的概率用的是高斯密度：

这里的Xk就是样本的取值，u是样本所在列的均值，kesi是标准差；

最后代码如下：