JAVA贝叶斯网络算法

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贝叶斯网络的精确推断方法(五)

贝叶斯网络是一种用于建模概率关系的图形化工具，它能够表示变量之间的依赖关系，并且可以用于进行各种推断任务。

贝叶斯网络的精确推断方法是指通过计算准确的概率分布来得到推断结果，而不是使用近似方法。

本文将介绍几种贝叶斯网络的精确推断方法，并探讨它们的优缺点。

一、变量消除算法变量消除算法是一种常用的贝叶斯网络精确推断方法，它通过逐步消除网络中的变量来计算目标变量的概率分布。

这种方法的优点在于可以得到准确的结果，但是计算复杂度较高，在网络结构较为复杂时会变得非常耗时。

另外，如果网络中存在大量的父节点，变量消除算法的计算复杂度也会大大增加。

二、信念传播算法信念传播算法是一种基于因子图的推断方法，它通过在因子图上进行消息传递来计算目标变量的概率分布。

这种方法的优点在于可以并行计算，适用于一些较为复杂的网络结构。

然而，信念传播算法并不能保证得到全局最优解，有时会得到局部最优解或者近似解。

另外，如果网络中存在环路，信念传播算法的表现也会受到影响。

三、动态规划算法动态规划算法是一种经典的优化算法，可以用于求解贝叶斯网络中的精确推断问题。

这种方法的优点在于可以得到全局最优解，但是计算复杂度随着网络规模的增加而指数级增长。

因此，它适用于一些规模较小的网络结构，对于规模较大的网络则不太适用。

四、近似推断方法除了上述的精确推断方法外，还有一些近似推断方法可以用于处理复杂的贝叶斯网络。

比如马尔科夫链蒙特卡洛法、变分推断等方法，它们可以在一定程度上缓解计算复杂度的问题，但是无法保证得到准确的结果。

因此，对于一些对结果精度要求不高的问题，这些方法也是可以考虑的选择。

总结来看，贝叶斯网络的精确推断方法在处理一些要求准确结果的问题时非常有用，但是也存在一些局限性。

在实际应用中，需要根据具体的问题和网络结构选择合适的推断方法，并且在计算效率和结果精度之间做出权衡。

随着计算机技术的不断发展，相信贝叶斯网络的推断方法也会不断得到改进和完善。

贝叶斯网络构建算法

贝叶斯网络构建算法贝叶斯网络（Bayesian Network）是一种概率图模型，用于表示和推断变量之间的因果关系。

构建一个准确、有效的贝叶斯网络需要采用相应的构建算法。

本文将介绍几种常用的贝叶斯网络构建算法及其应用。

一、完全数据集算法完全数据集算法是贝叶斯网络构建中最简单、最常用的方法之一。

它假设已有一个完整的数据集，其中包含了所有要构建贝叶斯网络所需的信息。

该算法的主要步骤如下：1. 数据预处理：对数据进行清洗、归一化等预处理操作，确保数据的准确性和一致性。

2. 变量分析：根据数据集对变量之间的关系进行分析，确定要构建贝叶斯网络的变量。

3. 贝叶斯网络结构初始化：将变量之间的关系表示为图的结构，可以使用邻接矩阵或邻接链表等数据结构进行存储。

4. 结构学习：利用数据集中的频数统计等方法，通过学习训练数据集中的概率分布来确定贝叶斯网络结构中的参数。

5. 参数学习：在确定了贝叶斯网络结构后，进一步学习网络中各个变量之间的条件概率分布。

6. 结果评估：使用评估指标如准确率、精确率和召回率等来评估生成的贝叶斯网络模型的性能。

完全数据集算法的优点是能够利用完整数据构建准确的贝叶斯网络模型，但它的缺点是对于大规模的数据集，计算成本较高。

二、半监督学习算法半监督学习算法是一种使用有标记和无标记数据进行贝叶斯网络构建的方法。

这种方法可以在数据集不完整的情况下也能获得较好的贝叶斯网络模型。

以下是半监督学习算法的主要步骤：1. 数据预处理：对有标记和无标记数据进行预处理，清洗、归一化等操作。

2. 初始化：使用有标记数据初始化贝叶斯网络结构，可以采用完全数据集算法。

3. 标记传播：通过标记传播算法，将有标记数据的标签扩散到无标记数据中，这样可以在无需标记大量数据的情况下获得更多的有关因果关系的信息。

4. 参数学习：在获得了更多的有标记数据后，使用这些数据进行参数学习，并更新贝叶斯网络模型。

5. 结果评估：使用评估指标对生成的贝叶斯网络模型进行评估。

数据挖掘中的贝叶斯网络算法介绍

数据挖掘中的贝叶斯网络算法介绍数据挖掘是一门涉及从大量数据中发现模式和关联的技术。

随着数据量的不断增长，数据挖掘变得越来越重要。

贝叶斯网络算法是数据挖掘中一种常用的方法，它基于贝叶斯定理，能够有效地处理不确定性和推理问题。

贝叶斯网络算法是一种概率图模型，用于表示变量之间的依赖关系。

它通过节点和边的连接来表示变量之间的关系，其中节点表示变量，边表示变量之间的依赖关系。

贝叶斯网络算法通过学习数据中的概率分布，来推断变量之间的关系，并进行预测和推理。

在贝叶斯网络算法中，每个节点表示一个变量，每个节点都有一个条件概率分布，用于表示该变量在给定其父节点的条件下的概率分布。

通过学习数据中的概率分布，可以估计每个节点的条件概率分布。

这样，当给定某些节点的取值时，就可以通过贝叶斯定理来计算其他节点的概率分布。

贝叶斯网络算法有许多应用。

其中之一是预测。

通过学习数据中的概率分布，可以预测变量的取值。

例如，在医学领域，可以使用贝叶斯网络算法来预测某个病人是否患有某种疾病，或者预测某种治疗方法的效果。

另一个应用是推理。

通过贝叶斯网络算法，可以根据已知的变量的取值，推断其他变量的概率分布。

例如，在金融领域，可以使用贝叶斯网络算法来推断某个公司的股票价格是否会上涨或下跌，或者推断某个投资组合的风险。

此外，贝叶斯网络算法还可以用于决策分析。

通过学习数据中的概率分布，可以评估不同决策的风险和收益，并选择最佳的决策。

例如，在市场营销领域，可以使用贝叶斯网络算法来评估不同市场策略的效果，并选择最适合的策略。

贝叶斯网络算法的优点之一是能够处理不确定性。

在现实世界中，许多问题都存在不确定性。

贝叶斯网络算法通过使用概率分布来表示不确定性，能够更好地处理这些问题。

此外，贝叶斯网络算法还能够处理缺失数据和噪声数据，提高数据挖掘的准确性和鲁棒性。

然而，贝叶斯网络算法也存在一些挑战。

首先，贝叶斯网络算法的学习和推断过程需要大量的计算资源和时间。

机器学习中的贝叶斯网络算法

机器学习中的贝叶斯网络算法机器学习是近年来科技发展的热门话题，其中贝叶斯网络算法具有极高的实用价值和广泛应用前景。

本文将对贝叶斯网络算法在机器学习中的作用和原理进行探讨，并介绍它的优点与不足以及未来的应用前景。

一、贝叶斯网络算法的概述贝叶斯网络是一种基于概率模型的图论模型，其主要作用是分析变量之间的关系，并通过这些关系进行预测和推断。

贝叶斯网络算法的核心思想是利用贝叶斯定理，将目标变量的概率转化成条件概率，再通过多个条件概率的组合，计算出整个模型中所有变量之间的关系。

这种方法可以极大地减少变量之间的不确定性，从而提高预测准确度。

二、贝叶斯网络算法的原理贝叶斯网络算法的核心原理是基于概率模型的条件概率计算方法，即通过已知条件推算目标变量的概率分布。

例如，在一个“糖尿病预测”系统中，如果我们已经收集到了患者的年龄、体重、血糖、胰岛素等指标，那么我们就可以通过构建一个贝叶斯网络，来预测患者是否有糖尿病的可能性。

贝叶斯网络的构建首先需要确定节点之间的依赖关系，也就是变量之间的条件概率，然后通过概率计算和图论理论，得到完整的网络结构。

三、贝叶斯网络算法的优点相比于其他机器学习算法，贝叶斯网络算法具有以下优点：1. 鲁棒性强：贝叶斯网络算法对数据集的噪声点和缺失值比较鲁棒，不容易受到外界干扰。

2. 可解释性高：贝叶斯网络算法可以清晰地表达变量之间的关系，并且可以通过调整概率关系来进行预测和推断。

3. 高效率：贝叶斯网络算法的计算时间相对较短，特别是在大规模数据集上，计算速度明显快于其他算法。

四、贝叶斯网络算法的不足之处然而贝叶斯网络算法并不是完美的，在实际应用中也存在着一些问题：1. 数据依赖：贝叶斯网络的构建需要依赖于大量的数据集和相关变量，如果数据集本身存在错误或者不一致性，就会导致贝叶斯网络的误差和缺陷。

2. 参数选择：模型的精度和效率取决于参数的选择，但是参数的选择需要依靠数据集的经验，这样容易造成选择偏差和模型失真。

机器学习中的贝叶斯网络结构学习算法详解

机器学习中的贝叶斯网络结构学习算法详解贝叶斯网络（Bayesian Network）是一种用于建模和推理概率关系的图形模型，它在机器学习中扮演着重要的角色。

贝叶斯网络可以通过学习数据中的概率分布来推断变量之间的依赖关系，并用图结构表示这些依赖关系。

本文将详细介绍贝叶斯网络中的结构学习算法。

贝叶斯网络的结构学习旨在从给定的数据中学习到一个符合概率分布的图结构，以描述变量之间的条件依赖关系。

贝叶斯网络的结构由有向无环图（Directed Acyclic Graph, DAG）表示，其中节点表示随机变量，边表示变量之间的依赖关系。

结构学习算法的目标就是通过学习数据中的联合概率分布来判断哪些变量之间存在依赖关系，进而构建出合理的贝叶斯网络。

一种常用的贝叶斯网络结构学习算法是搜索与评分（Search and Score）算法。

该算法通过搜索所有的可能结构，并使用评分准则对每个结构进行打分，最终选择出得分最高的结构作为最终的结构。

搜索算法可以采用贪婪搜索或启发式搜索等方法。

贪婪搜索算法从空网络开始，逐步增加边和节点，直到满足某个终止准则。

启发式搜索算法则在搜索过程中使用某个启发式函数指导搜索方向，加速搜索过程。

这些搜索算法通过拓扑排序方法来保证生成的网络是一个有向无环图。

在搜索算法的基础上，评分准则用于判断结构的好坏。

评分准则通常包括结构的拟合度和复杂度。

拟合度用于衡量网络对数据的拟合程度，可以使用最大似然估计、贝叶斯估计等统计方法来计算。

复杂度用于衡量网络的简洁性和表达能力，常用的有参数数目、参数独立性等指标。

另一种常见的贝叶斯网络结构学习算法是基于约束条件的学习（Constraint-based Learning）算法。

该算法通过利用数据中的条件独立性关系来判断变量之间的依赖关系。

首先，使用独立性检验方法来筛选出条件独立的变量对，并构建一个初步的依赖关系图。

然后，使用图搜索算法来搜索符合依赖关系的图结构，并使用评分准则对每个结构进行打分和选择。

贝叶斯网络学习方法和算法研究

贝叶斯网络学习方法和算法研究简介贝叶斯网络是一种概率图模型，用于表示变量之间的依赖关系，并且可以根据已知数据进行参数学习。

贝叶斯网络学习方法和算法的研究旨在通过已知的数据来推断变量之间的依赖关系，从而能够预测未知的变量值。

这对于理解复杂系统的行为、进行数据挖掘和决策支持具有重要意义。

1.参数学习：参数学习是通过已知数据来估计贝叶斯网络中节点的条件概率表。

常用的参数学习方法包括最大似然估计法、最大后验估计法和EM算法。

-最大似然估计法：最大似然估计法假设贝叶斯网络的结构已知，在给定结构的情况下，通过最大化数据的似然函数来估计参数值。

-最大后验估计法：最大后验估计法考虑了先验知识，通过最大化后验概率来估计参数值。

先验知识可以来自领域专家的经验或领域内其他问题的学习结果。

-EM算法：EM算法是一种迭代优化算法，通过交替进行E步（求期望）和M步（最大化似然）来估计参数值。

2.结构学习：结构学习是通过已知数据来推断贝叶斯网络的结构，即变量之间的依赖关系。

常用的结构学习方法包括约束贝叶斯网络学习、贪心法和遗传算法。

-约束贝叶斯网络学习：约束贝叶斯网络学习方法利用领域专家的先验知识来限制贝叶斯网络的结构。

这些先验知识可以包括变量之间的因果关系、边的数目或方向的约束等。

-贪心法：贪心法从其中一种启发式准则（如最大似然准则或最小描述长度准则）开始，通过局部的方式来最优的贝叶斯网络结构。

1. 分数-based算法：分数-based算法通过定义不同的评分函数来评估不同网络结构的质量，目标是找到具有最高分数的网络结构。

常用的评分函数包括BIC（贝叶斯信息准则）和BDeu（等效样本大小）。

2. 约束-based算法：约束-based算法通过定义不同的约束条件来限制网络结构的空间。

常用的约束条件包括有向无环图（DAG）约束和有限父节点约束。

3.启发式算法：启发式算法使用启发式规则和策略来最优的网络结构。

常用的启发式算法包括贝叶斯、遗传算法和模拟退火算法。

贝叶斯网络的构建方法(四)

贝叶斯网络的构建方法引言贝叶斯网络是一种用来描述变量之间依赖关系的概率图模型，它在各种领域中都有着广泛的应用，包括机器学习、数据挖掘、医学诊断等。

在贝叶斯网络中，节点表示随机变量，边表示变量之间的依赖关系。

如何构建一个合理的贝叶斯网络是一个重要的课题，本文将介绍一些常用的构建方法。

数据收集和变量选择在构建贝叶斯网络之前，首先需要收集相关的数据，并且选择合适的变量。

数据收集的过程中需要保证数据的完整性和准确性，同时也需要考虑变量之间的相关性。

在变量选择方面，可以利用领域知识或者专家经验来进行判断，也可以借助数据挖掘技术进行变量的筛选和排除。

结构学习结构学习是构建贝叶斯网络的重要步骤，它主要是确定变量之间的依赖关系。

常用的结构学习方法包括基于约束条件的方法、基于搜索算法的方法和基于信息度量的方法。

其中，基于约束条件的方法通过领域知识或者专家经验来确定变量之间的依赖关系，而基于搜索算法的方法则是通过搜索空间中的可能结构来寻找最优的网络结构。

在基于信息度量的方法中，常用的指标包括互信息、条件互信息等，通过计算不同变量之间的信息量来确定它们之间的依赖关系。

参数学习确定了贝叶斯网络的结构之后，接下来就是需要确定网络中每条边对应的参数。

参数学习的主要目标是估计联合概率分布，常用的方法包括极大似然估计、最大后验估计等。

在参数学习的过程中，需要考虑数据的分布特点和参数之间的关联性，以及如何处理缺失数据和异常值。

模型评估构建好贝叶斯网络之后，还需要对模型进行评估和验证。

模型评估的目标是检验模型的准确性和可靠性，常用的方法包括交叉验证、信息准则、模型比较等。

此外，还需要对模型进行灵敏性分析和鲁棒性分析，以确保模型在不同条件下的稳定性和可靠性。

应用和拓展贝叶斯网络作为一种强大的概率图模型，在各种领域中都有着广泛的应用。

除了上述提到的机器学习、数据挖掘、医学诊断等领域之外，贝叶斯网络还可以应用于风险评估、决策支持、智能系统等方面。

人工智能中的贝叶斯网络算法

人工智能中的贝叶斯网络算法人工智能是当前互联网和信息技术领域炙手可热的话题。

而在人工智能算法中，贝叶斯网络算法是备受关注的一种有效算法。

本文将从什么是贝叶斯网络算法开始，深入探讨其在人工智能领域中的应用。

什么是贝叶斯网络算法贝叶斯网络算法中的"贝叶斯"指的是英国数学家、统计学家托马斯·贝叶斯，是一个统计模型。

该算法基于贝叶斯定理，把一个大问题分解成许多小部分，再分别分析这些小部分的概率关系，并将结果整合起来来得出最终结论。

在贝叶斯网络算法中，通过不断地观测到不同的数据，来修改已知数据的概率，以完成一个复杂的概率分析。

这种算法不仅适用于概率分析，还可以用于分类、预测和决策分析。

贝叶斯网络算法在人工智能领域的应用在人工智能领域中，贝叶斯网络算法被广泛应用于许多问题的建模和解决。

以下是贝叶斯网络算法在人工智能中的一些应用：1.自然语言处理贝叶斯网络算法可以用于自然语言处理（NLP）中的文本分类和文本处理。

通过使用贝叶斯网络算法进行文本分类，可以更好地理解文本中的意义，并从中提取信息。

2.计算机视觉贝叶斯网络算法在计算机视觉中也有着广泛的应用。

通过使用贝叶斯模型，可以对图像进行分类和标注。

这种方法可以帮助计算机更好地理解图片，并从中识别出不同的对象。

3.智能医疗贝叶斯网络算法可以在智能医疗中用于制定诊断和治疗方案。

通过对患者数据进行建模和分析，可以更好地了解患者的健康状况，并为患者提供更好的医疗服务。

4.智能交通贝叶斯网络算法可以在智能交通中用于处理交通数据和优化交通流。

通过对道路车辆运动的建模，可以分析交通拥堵的原因，并提出缓解交通拥堵的方法。

贝叶斯网络算法的优势贝叶斯网络算法具有以下几个优势：1.有效性贝叶斯网络算法是一种有效的算法，可以帮助解决许多人工智能领域中的问题。

它可以对大数据集进行分析，并从中提取出关键信息。

2.可靠性贝叶斯网络算法具有很高的可靠性，可以在处理数据时保持一致的精度和准确性。

贝叶斯网络的构建方法(八)

贝叶斯网络是一种用于描述变量之间概率依赖关系的图形化模型。

它可以用来处理不确定性、推断和预测等问题，广泛应用于机器学习、人工智能、生物信息学等领域。

本文将介绍贝叶斯网络的构建方法，包括贝叶斯网络的基本原理、构建步骤和相关算法。

贝叶斯网络的基本原理是基于贝叶斯定理，将一个大问题分解成若干个小的概率问题，然后通过这些小概率问题的联合概率来解决大问题。

贝叶斯网络采用有向无环图来表示变量之间的依赖关系，其中节点表示变量，边表示变量之间的依赖关系。

每个节点表示一个随机变量，节点之间的有向边表示两个变量之间的条件依赖关系。

构建一个贝叶斯网络的第一步是确定网络结构，即确定变量之间的依赖关系。

这可以通过专家知识、数据分析或者相关领域的先验知识来确定。

然后，需要确定每个变量的概率分布，即给定其父节点的条件下，每个节点的概率分布。

这可以通过统计数据或者专家知识来确定。

最后，需要利用贝叶斯定理和概率论的相关知识来计算后验概率，进行推断和预测。

构建贝叶斯网络的过程中，需要考虑到变量之间的相互作用和依赖关系。

变量之间的依赖关系可以通过条件独立性来描述。

如果两个变量在给定其他变量的条件下是独立的，则它们之间的边可以被移除。

这样可以简化网络结构，提高计算效率。

在确定网络结构和参数的过程中，可以使用一些算法来辅助，如贝叶斯信息准则（BIC）、最大似然估计（MLE）、期望最大化算法（EM）等。

贝叶斯网络的构建方法是一个复杂的过程，需要考虑到各种不确定性和复杂性。

在实际应用中，需要根据具体问题和数据情况来选择合适的方法和算法，进行网络结构的确定和参数的估计。

同时，需要不断地优化和调整网络结构，以提高模型的预测能力和泛化能力。

总之，贝叶斯网络是一种强大的建模工具，可以用来描述变量之间的概率依赖关系，进行不确定性推断和预测。

构建贝叶斯网络的过程涉及到网络结构的确定和参数的估计，需要考虑到各种复杂性和不确定性。

在实际应用中，需要根据具体问题和数据情况来选择合适的方法和算法，进行网络的构建和优化。

基于贝叶斯算法实现简单的分类（java）

基于贝叶斯算法实现简单的分类（java）参考⽂章：https:///qq_32690999/article/details/78737393项⽬代码⽬录结构模拟训练的数据集核⼼代码Bayes.javapackage IsStudent_bys;import java.util.ArrayList;import java.util.HashMap;import java.util.Map;public class Bayes {//按类别分类//输⼊：训练数据（dataSet）//输出：类别到训练数据的⼀个Mappublic Map<String,ArrayList<ArrayList<String>>> classify(ArrayList<ArrayList<String>> dataSet){Map<String,ArrayList<ArrayList<String>>> map = new HashMap<String, ArrayList<ArrayList<String>>>(); //待返回的Map int num=dataSet.size();for(int i=0;i<num;i++) //遍历所有数据项{String Class = Y.get(Y.size()-1).toString(); //约定将类别信息放在最后⼀个字符串if(map.containsKey(Class)){ //判断map中是否已经有这个类了map.get(Class).add(Y);}else{ //若没有这个类就新建⼀个可变长数组记录并加⼊mapArrayList<ArrayList<String>> nlist = new ArrayList<ArrayList<String>>();nlist.add(Y);map.put(Class,nlist);}}return map;}//计算分类后每个类对应的样本中某个特征出现的概率//输⼊：某⼀类别对应的数据（classdata）⽬标值（value）相应的列值（index）//输出:该类数据中相应列上的值等于⽬标值得频率public double CalPro_yj_c(ArrayList<ArrayList<String>> classdata, String value, int index){int sum = 0; //sum⽤于记录相同特征出现的频数int num = classdata.size();for(int i=0;i<num;i++){ArrayList<String> Y = classdata.get(i);if(Y.get(index).equals(value)) sum++; //相同则计数}return (double)sum/num; //返回频率，以频率带概率}//贝叶斯分类器主函数//输⼊：训练集（可变长数组）；待分类集//输出：概率最⼤的类别public String bys_Main(ArrayList<ArrayList<String>> dataSet, ArrayList<String> testSet){Map<String, ArrayList<ArrayList<String>>> doc = this.classify(dataSet); //⽤本class中的分类函数构造映射Object classes[] = doc.keySet().toArray(); //把map中所有的key取出来（即所有类别），借鉴学习了object的使⽤（待深⼊了解）double Max_Value=0.0; //最⼤的概率int Max_Class=-1; //⽤于记录最⼤类的编号for(int i=0;i<doc.size();i++) //对每⼀个类分别计算，本程序只有两个类{String c = classes[i].toString(); //将类提取出ArrayList<ArrayList<String>> y = doc.get(c); //提取该类对应的数据列表double prob = (double)y.size()/dataSet.size(); //计算⽐例System.out.println(c+" : "+prob); //输出该类的样本占总样本个数的⽐例！for(int j=0;j<testSet.size();j++) //对每个属性计算先验概率{double P_yj_c = CalPro_yj_c(y,testSet.get(j),j);//输出中间结果以便测试System.out.println("now in bys_Main!!"+P_yj_c);prob = prob*P_yj_c;}System.out.printf("P(%s | testcase) * P(testcase) = %f\n",c,prob); //输出分⼦的概率⼤⼩if(prob>Max_Value) //更新分⼦最⼤概率{Max_Value=prob;Max_Class=i;}}return classes[Max_Class].toString();}}FetchData.javapackage IsStudent_bys;import java.io.IOException;import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.ResultSet;import java.sql.SQLException;import java.sql.Statement;import java.util.ArrayList;import java.util.StringTokenizer;public class FetchData {//连接数据库，读取训练数据//输⼊：数据库//输出：可变长数组public ArrayList<ArrayList<String>> fetch_traindata(){ArrayList<ArrayList<String>> dataSet = new ArrayList<ArrayList<String>>(); //待返回Connection conn;String driver = "com.mysql.jdbc.Driver";String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/Bayes"; //指向要访问的数据库！注意后⾯跟的是数据库名称String user = "root"; //navicat for sql配置的⽤户名String password = "root"; //navicat for sql配置的密码try{Class.forName(driver); //⽤class加载动态链接库——驱动程序conn = DriverManager.getConnection(url,user,password); //利⽤信息链接数据库if(!conn.isClosed())System.out.println("Succeeded connecting to the Database!");Statement statement = conn.createStatement(); //⽤statement 来执⾏sql语句String sql = "select * from TrainData"; //这是sql语句中的查询某个表，注意后⾯的emp是表名！！！ResultSet rs = statement.executeQuery(sql); //⽤于返回结果String str = null;while(rs.next()){ //⼀直读到最后⼀条表ArrayList<String> s= new ArrayList<String>();str = rs.getString("Sex"); //分别读取相应栏位的信息加⼊到可变长数组中s.add(str);str = rs.getString("tatto");s.add(str);str = rs.getString("smoking");s.add(str);str = rs.getString("wearglasses");s.add(str);str = rs.getString("ridebike");s.add(str);str = rs.getString("isStudent");s.add(str);dataSet.add(s); //加⼊dataSet//System.out.println(s); 输出中间结果调试}rs.close();conn.close();}catch(ClassNotFoundException e){ //catch不同的错误信息，并报错System.out.println("Sorry,can`t find the Driver!");e.printStackTrace();}catch(SQLException e){e.printStackTrace();}catch (Exception e) {e.printStackTrace();}finally{System.out.println("数据库训练数据读取成功！");}return dataSet;}public ArrayList<String> read_testdata(String str) throws IOException //将⽤户输⼊的⼀整⾏字符串分割解析成可变长数组 {ArrayList<String> testdata=new ArrayList<String>(); //待返回StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(str);while (tokenizer.hasMoreTokens()) {testdata.add(tokenizer.nextToken());}return testdata;}}Main.javapackage IsStudent_bys;import java.io.BufferedInputStream;import java.io.IOException;import java.util.ArrayList;import java.util.Scanner;public class Main {//主函数，读取数据库，并读⼊待判定数据，输出结果public static void main(String[] args) {FetchData Fdata = new FetchData(); //java对函数的调⽤要先声明相应的对象再调⽤Bayes bys = new Bayes();ArrayList<ArrayList<String>> dataSet = null; //训练数据列表ArrayList<String> testSet = null; //测试数据try{System.out.println("从数据库读⼊训练数据：");dataSet = Fdata.fetch_traindata(); //读取训练数据集合System.out.println("请输⼊测试数据：");Scanner cin = new Scanner(new BufferedInputStream(System.in)); //从标准输⼊输出中读取测试数据while(cin.hasNext()) //⽀持多条测试数据读取String str = cin.nextLine(); //先读⼊⼀⾏testSet = Fdata.read_testdata(str);//将这⼀⾏进⾏字符串分隔解析后返回可变长数组类型//System.out.println(testSet); //输出中间结果String ans = bys.bys_Main(dataSet, testSet); //调⽤贝叶斯分类器if(ans.equals("yes")) System.out.println("Yes!!! 根据已有数据推断极有可能像是⼀个学⽣!"); //输出结果else System.out.println("他/她的特征不像⼀名学⽣!");}cin.close();}catch (IOException e) { //处理异常e.printStackTrace();}}}运⾏效果截图：。

朴素贝叶斯算法分析及java实现

朴素贝叶斯算法分析及java实现1. 先引⼊⼀个简单的例⼦出处：⼀、病⼈分类的例⼦让我从⼀个例⼦开始讲起，你会看到贝叶斯分类器很好懂，⼀点都不难。

某个医院早上收了六个门诊病⼈，如下表。

症状职业疾病打喷嚏　护⼠感冒打喷嚏　农夫过敏头痛建筑⼯⼈　脑震荡头痛建筑⼯⼈　感冒打喷嚏　教师感冒头痛教师脑震荡现在⼜来了第七个病⼈，是⼀个打喷嚏的建筑⼯⼈。

P(感冒|打喷嚏x建筑⼯⼈) = 0.66 x 0.33 x 0.5 / 0.5 x 0.33 = 0.66因此，这个打喷嚏的建筑⼯⼈，有66%的概率是得了感冒。

同理，可以计算这个病⼈患上过敏或脑震荡的概率。

⽐较这⼏个概率，就可以知道他最可能得什么病。

这就是贝叶斯分类器的基本⽅法：在统计资料的基础上，依据某些特征，计算各个类别的概率，从⽽实现分类。

⼆、朴素贝叶斯分类器的公式假设某个体有n项特征（Feature），分别为F1、F2、...、Fn。

现有m个类别（Category），分别为C1、C2、...、Cm。

贝叶斯分类器就是计算出概率最⼤的那个分类，也就是求下⾯这个算式的最⼤值：　P(C|F1F2...Fn) = P(F1F2...Fn|C)P(C) / P(F1F2...Fn)由于 P(F1F2...Fn) 对于所有的类别都是相同的，可以省略，问题就变成了求　P(F1F2...Fn|C)P(C)的最⼤值。

JAVA贝叶斯网络算法

贝叶斯网络提纲：最近工作：B-COURSE工具学习BNT研究与学习BNT相关实验及结果手动建立贝叶斯网及简单推理参数学习结构学习下一步工作安排最近工作：1. B-COURSE工具学习B-COURS是一个供教育者和研究者免费使用的web贝叶斯网络工具。

主要分为依赖关系建模和分类器模型设计。

输入自己的研究数据，就可以利用该工具在线建立模型，并依据建立好的模型进行简单推理。

B-COURS要求数据格式是ASCII txt格式的离散数据，其中第一行是各种数据属性变量，其余各行则是采集的样本，属性变量值可以是字符串也可以是数据，属性变量之间用制表符分割，缺失属性变量值用空格代替。

读入数据后，在进行结构学习前，可以手动的选择需要考虑的数据属性！生成过程中，可以手动确定模型，确定好模型后,可以选择JAVA playgroud，看到一个java applet 程序，可以手动输入相应证据，从而进行简单推理。

B-COURS的详细使用介绍，可详见[url]http://b-course.cs.hels in ki.fi/obc/[/url] 。

B-COURS工具隐藏了数据处理，算法实现等技术难点，所以对初学者来说，容易上手。

但是却不能够针对不同的应用进行自主编程，缺乏灵活性。

2. 贝叶斯网工具箱BNT勺研究与学习基于matlab的贝叶斯网络工具箱BNT是kevin p.murphy 基于matlab语言开发的关于贝叶斯网络学习的开源软件包，提供了许多贝叶斯网络学习的底层基础函数库，支持多种类型的节点(概率分布)、精确推理和近似推理、参数学习及结构学习、静态模型和动态模型。

贝叶斯网络表示：BNT中使用矩阵方式表示贝叶斯网络，即若节点i至叮有一条弧，则对应矩阵中(i , j )值为1,否则为0。

结构学习算法函数：BNT中提供了较为丰富的结构学习函数，都有：1. 学习树扩展贝叶斯网络结构的TANC算法learn_struct_tan().2. 数据完整条件下学习一般贝叶斯网络结构的K2算法learn_struct_k2()、贪婪搜索GS (greedy search )算法Iearn_struct_gs() 和爬山HC( hill climbing )算法learn _struct_hc()等。

贝叶斯算法Java实现

贝叶斯算法Java实现前⾔：朴素贝叶斯分类算法是⼀种基于贝叶斯定理的简单概率分类算法。

贝叶斯分类的基础是概率推理，就是在各种条件的存在不确定，仅知其出现概率的情况下，如何完成推理和决策任务。

概率推理是与确定性推理相对应的。

⽽朴素贝叶斯分类器是基于独⽴假设的，即假设样本每个特征与其他特征都不相关。

朴素贝叶斯分类器依靠精确的⾃然概率模型，在有监督学习的样本集中能获取得⾮常好的分类效果。

在许多实际应⽤中，朴素贝叶斯模型参数估计使⽤最⼤似然估计⽅法，换⾔之朴素贝叶斯模型能⼯作并没有⽤到贝叶斯概率或者任何贝叶斯模型。

尽管是带着这些朴素思想和过于简单化的假设，但朴素贝叶斯分类器在很多复杂的现实情形中仍能够取得相当好的效果。

贝叶斯算法基础讲解：package Bayes;import java.util.ArrayList;import java.util.HashMap;import java.util.Map;import java.math.BigDecimal;public class Bayes {//将训练集按巡逻集合的最后⼀个值进⾏分类Map<String, ArrayList<ArrayList<String>>> datasOfClass(ArrayList<ArrayList<String>> datas){Map<String, ArrayList<ArrayList<String>>> map = new HashMap<String, ArrayList<ArrayList<String>>>();ArrayList<String> t = null;String c = "";for (int i = 0; i < datas.size(); i++) {t = datas.get(i);c = t.get(t.size() - 1);if (map.containsKey(c)) {map.get(c).add(t);} else {ArrayList<ArrayList<String>> nt = new ArrayList<ArrayList<String>>();nt.add(t);map.put(c, nt);}}return map;}//在训练数据的基础上预测测试元组的类别，testT的各个属性在结果集⾥⾯出现的概率相乘最⾼的，即是结果public String predictClass(ArrayList<ArrayList<String>> datas, ArrayList<String> testT) {Map<String, ArrayList<ArrayList<String>>> doc = this.datasOfClass(datas);//将训练集元素划分保存在数据⾥Object classes[] = doc.keySet().toArray();double maxP = 0.00;int maxPIndex = -1;//testT的各个属性在结果集⾥⾯出现的概率相乘最⾼的，即使结果集for (int i = 0; i < doc.size(); i++) {String c = classes[i].toString();ArrayList<ArrayList<String>> d = doc.get(c);BigDecimal b1 = new BigDecimal(Double.toString(d.size()));BigDecimal b2 = new BigDecimal(Double.toString(datas.size()));//b1除以b2得到⼀个精度为3的双浮点数double pOfC = b1.divide(b2,3,BigDecimal.ROUND_HALF_UP).doubleValue();for (int j = 0; j < testT.size(); j++) {double pv = this.pOfV(d, testT.get(j), j);BigDecimal b3 = new BigDecimal(Double.toString(pOfC));BigDecimal b4 = new BigDecimal(Double.toString(pv));//b3乘以b4得到⼀个浮点数pOfC=b3.multiply(b4).doubleValue();}if(pOfC > maxP){maxP = pOfC;maxPIndex = i;}}return classes[maxPIndex].toString();}// 计算指定属性到训练集出现的频率private double pOfV(ArrayList<ArrayList<String>> d, String value, int index) {double p = 0.00;int count = 0;int total = d.size();for (int i = 0; i < total; i++) {if(d.get(i).get(index).equals(value)){count++;}}BigDecimal b1 = new BigDecimal(Double.toString(count));BigDecimal b2 = new BigDecimal(Double.toString(total));//b1除以b2得到⼀个精度为3的双浮点数p = b1.divide(b2,3,BigDecimal.ROUND_HALF_UP).doubleValue();return p;}}package Bayes;import java.io.BufferedReader;import java.io.IOException;import java.io.InputStreamReader;import java.util.ArrayList;public class TestBayes {//读取测试元组public ArrayList<String> readTestData() throws IOException{ArrayList<String> candAttr = new ArrayList<String>();BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in)); String str = "";while (!(str = reader.readLine()).equals("")) {//string分析器String[] tokenizer = str.split(" ");for(int i=0;i<tokenizer.length;i++){candAttr.add(tokenizer[i]);}}return candAttr;}//读取训练集public ArrayList<ArrayList<String>> readData() throws IOException {ArrayList<ArrayList<String>> datas = new ArrayList<ArrayList<String>>();BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in)); String str = "";while (!(str = reader.readLine()).equals("")) {String[] tokenizer = str.split(" ");ArrayList<String> s = new ArrayList<String>();for(int i=0;i<tokenizer.length;i++){s.add(tokenizer[i]);}datas.add(s);}return datas;}public static void main(String[] args) {TestBayes tb = new TestBayes();ArrayList<ArrayList<String>> datas = null;ArrayList<String> testT = null;Bayes bayes = new Bayes();try {System.out.println("请输⼊训练数据");datas = tb.readData();while (true) {System.out.println("请输⼊测试元组");testT = tb.readTestData();String c = bayes.predictClass(datas, testT);System.out.println("The class is: " + c);}} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}}}测试结果：请输⼊训练数据youth high no fair noyouth high no excellent nomiddle_aged high no fair yessenior medium no fair yessenior low yes fair yessenior low yes excellent nomiddle_aged low yes excellent yesyouth medium no fair noyouth low yes fair yessenior medium yes fair yesyouth medium yes excellent yesmiddle_aged medium no excellent yesmiddle_aged high yes fair yessenior medium no excellent no贝叶斯扩展：《数学之美》贝叶斯⽹络《数学之美》贝叶斯分类⽅法。

机器学习中的贝叶斯网络算法

机器学习中的贝叶斯网络算法随着信息技术的飞速发展，人工智能已经成为当前最热门的领域之一。

而在人工智能中的机器学习，更是应用广泛、前景远大的技术。

其中贝叶斯网络算法作为一种经典的机器学习算法，在数据挖掘、风险评估等领域具有着广泛的应用。

在本文中，我们将会介绍贝叶斯网络算法的原理、应用及其未来发展等方面内容。

一、贝叶斯网络算法原理贝叶斯网络算法作为一种基于概率统计的模型，在机器学习中具有重要的地位。

它通过对随机变量之间的关系进行建模，从而能够进行概率推断和推理。

在贝叶斯网络算法中，我们通常会使用随机变量之间的关系来描述问题，即通常所说的“因果关系”。

举例来说，我们可以通过这种关系来描述为什么雨会导致道路湿滑等现象。

对于这种描述问题的方式，我们可以使用贝叶斯公式来进行计算。

在这个公式中，我们将后验概率进行了归一化，从而使得计算结果更加准确。

贝叶斯公式为：P（B|A）=P（A|B）P（B）/ P（A）其中，P（B|A）表示在已知A的条件下，B的概率。

而P（A|B）和P（B）表示在B已知的情况下，A的概率和B的概率。

通过上述公式，我们可以将贝叶斯网络算法应用于更加复杂的场景中，如探测地震和预测股市等。

二、贝叶斯网络算法的应用贝叶斯网络算法在实际应用中广泛应用于数据挖掘、风险评估等领域。

在数据挖掘领域，贝叶斯网络算法被广泛应用于数据分类和预测。

例如，在垃圾邮件分类中，我们可以使用贝叶斯网络算法来将垃圾邮件从非垃圾邮件中区分开来。

在风险评估领域，贝叶斯网络算法也起到了重要作用。

例如，在医疗保险领域中，贝叶斯网络算法可以用来预测病人的生存率、病情恶化率等。

除此之外，贝叶斯网络算法还被广泛应用于工业制造和金融风险评估等领域。

可以说，贝叶斯网络算法是当今机器学习领域中应用范围最广、发展最快的算法之一。

三、贝叶斯网络算法的未来发展虽然贝叶斯网络算法已经被广泛应用于各个领域，但仍有很多挑战需要克服。

一方面，贝叶斯网络算法在处理大数据时仍然存在相当的局限性。

贝叶斯算法(文本分类算法)java源码

package com.vista;import java.io.IOException;import jeasy.analysis.MMAnalyzer;/*** 中文分词器*/public class ChineseSpliter{/*** 对给定的文本进行中文分词* @param text 给定的文本* @param splitToken 用于分割的标记,如"|"* @return 分词完毕的文本*/public static String split(String text,String splitToken){String result = null;MMAnalyzer analyzer = new MMAnalyzer();try{result = analyzer.segment(text, splitToken);}catch (IOException e){e.printStackTrace();}return result;}}停用词处理去掉文档中无意思的词语也是必须的一项工作,这里简单的定义了一些常见的停用词，并根据这些常用停用词在分词时进行判断。

package com.vista;/*** 停用词处理器* @author phinecos**/public class StopWordsHandler{private static String stopWordsList[] ={"的", "我们","要","自己","之","将","“","”","，","（","）","后","应","到","某","后","个","是","位","新","一","两","在","中","或","有","更","好",""};//常用停用词public static boolean IsStopWord(String word){for(int i=0;i<stopWordsList.length;++i){if(word.equalsIgnoreCase(stopWordsList[i]))return true;}return false;}}训练集管理器我们的系统首先需要从训练样本集中得到假设的先验概率和给定假设下观察到不同数据的概率。

Java实现的朴素贝叶斯算法示例

Java实现的朴素贝叶斯算法⽰例本⽂实例讲述了Java实现的朴素贝叶斯算法。

分享给⼤家供⼤家参考，具体如下：对于朴素贝叶斯算法相信做数据挖掘和推荐系统的⼩伙们都⽿熟能详了，算法原理我就不啰嗦了。

我主要想通过java代码实现朴素贝叶斯算法，思想：1. ⽤javabean +Arraylist 对于训练数据存储2. 对于样本数据训练具体的代码如下：package NB;/*** 训练样本的属性 javaBean**/public class JavaBean {int age;String income;String student;String credit_rating;String buys_computer;public JavaBean(){}public JavaBean(int age,String income,String student,String credit_rating,String buys_computer){this.age=age;this.income=income;this.student=student;this.credit_rating=credit_rating;this.buys_computer=buys_computer;}public int getAge() {return age;}public void setAge(int age) {this.age = age;}public String getIncome() {return income;}public void setIncome(String income) {this.income = income;}public String getStudent() {return student;}public void setStudent(String student) {this.student = student;}public String getCredit_rating() {return credit_rating;}public void setCredit_rating(String credit_rating) {this.credit_rating = credit_rating;}public String getBuys_computer() {return buys_computer;}public void setBuys_computer(String buys_computer) {this.buys_computer = buys_computer;}@Overridepublic String toString() {return "JavaBean [age=" + age + ", income=" + income + ", student="+ student + ", credit_rating=" + credit_rating + ", buys_computer="+ buys_computer + "]";}}算法实现的部分：package NB;import java.io.BufferedReader;import java.io.File;import java.io.FileReader;import java.util.ArrayList;public class TestNB {/**data_length* 算法的思想*/public static ArrayList<JavaBean> list = new ArrayList<JavaBean>();;static int data_length=0;public static void main(String[] args) {// 1.读取数据，放⼊list容器中File file = new File("E://test.txt");txt2String(file);//数据测试样本testData(25,"Medium","Yes","Fair");}// 读取样本数据public static void txt2String(File file) {try {BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader(file));// 构造⼀个BufferedReader类来读取⽂件 String s = null;while ((s = br.readLine()) != null) {// 使⽤readLine⽅法，⼀次读⼀⾏data_length++;splitt(s);}br.close();} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}// 存⼊ArrayList中public static void splitt(String str){String strr = str.trim();String[] abc = strr.split("[\\p{Space}]+");int age=Integer.parseInt(abc[0]);JavaBean bean=new JavaBean(age, abc[1], abc[2], abc[3], abc[4]);list.add(bean);}// 训练样本，测试public static void testData(int age,String a,String b,String c){//训练样本int number_yes=0;int bumber_no=0;// age情况个数int num_age_yes=0;int num_age_no=0;// incomeint num_income_yes=0;int num_income_no=0;// studentint num_student_yes=0;int num_stdent_no=0;//creditint num_credit_yes=0;int num_credit_no=0;//遍历List 获得数据for(int i=0;i<list.size();i++){JavaBean bb=list.get(i);if(bb.getBuys_computer().equals("Yes")){ //Yesnumber_yes++;if(bb.getIncome().equals(a)){//incomenum_income_yes++;}if(bb.getStudent().equals(b)){//studentnum_student_yes++;}if(bb.getCredit_rating().equals(c)){//creditnum_credit_yes++;}if(bb.getAge()==age){//agenum_age_yes++;}}else {//Nobumber_no++;if(bb.getIncome().equals(a)){//incomenum_income_no++;}if(bb.getStudent().equals(b)){//studentnum_stdent_no++;}if(bb.getCredit_rating().equals(c)){//creditnum_credit_no++;}if(bb.getAge()==age){//agenum_age_no++;}}}System.out.println("购买的历史个数:"+number_yes);System.out.println("不买的历史个数:"+bumber_no);System.out.println("购买+age:"+num_age_yes);System.out.println("不买+age:"+num_age_no);System.out.println("购买+income:"+num_income_yes);System.out.println("不买+income:"+num_income_no);System.out.println("购买+stundent:"+num_student_yes);System.out.println("不买+student:"+num_stdent_no);System.out.println("购买+credit:"+num_credit_yes);System.out.println("不买+credit:"+num_credit_no);//// 概率判断double buy_yes=number_yes*1.0/data_length; // 买的概率double buy_no=bumber_no*1.0/data_length; // 不买的概率System.out.println("训练数据中买的概率:"+buy_yes);System.out.println("训练数据中不买的概率:"+buy_no);/// 未知⽤户的判断double nb_buy_yes=(1.0*num_age_yes/number_yes)*(1.0*num_income_yes/number_yes)*(1.0*num_student_yes/number_yes)*(1.0*num_credit_yes/number_yes)*buy_yes; double nb_buy_no=(1.0*num_age_no/bumber_no)*(1.0*num_income_no/bumber_no)*(1.0*num_stdent_no/bumber_no)*(1.0*num_credit_no/bumber_no)*buy_no;System.out.println("新⽤户买的概率:"+nb_buy_yes);System.out.println("新⽤户不买的概率:"+nb_buy_no);if(nb_buy_yes>nb_buy_no){System.out.println("新⽤户买的概率⼤");}else {System.out.println("新⽤户不买的概率⼤");}}}对于样本数据：25 High No Fair No25 High No Excellent No33 High No Fair Yes41 Medium No Fair Yes41 Low Yes Fair Yes41 Low Yes Excellent No33 Low Yes Excellent Yes25 Medium No Fair No25 Low Yes Fair Yes41 Medium Yes Fair Yes25 Medium Yes Excellent Yes33 Medium No Excellent Yes33 High Yes Fair Yes41 Medium No Excellent No对于未知⽤户的数据得出的结果：购买的历史个数:9不买的历史个数:5购买+age:2不买+age:3购买+income:4不买+income:2购买+stundent:6不买+student:1购买+credit:6不买+credit:2训练数据中买的概率:0.6428571428571429训练数据中不买的概率:0.35714285714285715新⽤户买的概率:0.028218694885361547新⽤户不买的概率:0.006857142857142858新⽤户买的概率⼤更多关于java算法相关内容感兴趣的读者可查看本站专题：《》、《》、《》和《》希望本⽂所述对⼤家java程序设计有所帮助。

朴素贝叶斯算法java实现（多项式模型）

朴素贝叶斯算法java实现（多项式模型）⽹上有很多对朴素贝叶斯算法的说明的⽂章，在对算法实现前，参考了⼀下⼏篇⽂章：其中“带你搞懂朴素贝叶斯算法”在我看来⽐较容易理解，上⾯两篇⽐较详细，更深⼊。

算法java实现第⼀步对训练集进⾏预处理，分词并计算词频，得到存储训练集的特征集合/*** 所有训练集分词特征集合* 第⼀个String代表分类标签，也就是存储该类别训练集的⽂件名* 第⼆个String代表某条训练集的路径，这⾥存储的是该条语料的绝对路径* Map<String, Integer>存储的是该条训练集的特征词和词频**/private static Map<String, Map<String, Map<String, Integer>>> allTrainFileSegsMap = new HashMap<String, Map<String, Map<String, Integer>>>();/*** 放⼤因⼦* 在计算中，因各个词的先验概率都⽐较⼩，我们乘以固定的值放⼤，便于计算*/private static BigDecimal zoomFactor = new BigDecimal(10);/*** 对传⼊的训练集进⾏分词，获取训练集分词后的词和词频集合* @param trainFilePath 训练集路径*/public static void getFeatureClassForTrainText(String trainFilePath){//通过将训练集路径字符串转变成抽象路径，创建⼀个File对象File trainFileDirs = new File(trainFilePath);//获取该路径下的所有分类路径File[] trainFileDirList = trainFileDirs.listFiles();if (trainFileDirList == null){System.out.println("训练数据集不存在");}for (File trainFileDir : trainFileDirList){//读取该分类下的所有训练⽂件List<String> fileList = null;try {fileList = FileOptionUtil.readDirs(trainFileDir.getAbsolutePath());if (fileList.size() != 0){//遍历训练集⽬录数据，进⾏分词和类别标签处理for(String filePath : fileList){System.out.println("开始对此训练集进⾏分词处理：" + filePath);//分词处理，获取每条训练集⽂本的词和词频//若知道⽂件编码的话，不要⽤下述的判断编码格式了，效率太低// Map<String, Integer> contentSegs = IKWordSegmentation.segString(FileOptionUtil.readFile(filePath, FileOptionUtil.getCodeString(filePath))); Map<String, Integer> contentSegs = IKWordSegmentation.segString(FileOptionUtil.readFile(filePath, "gbk"));if (allTrainFileSegsMap.containsKey(trainFileDir.getName())){Map<String, Map<String, Integer>> allSegsMap = allTrainFileSegsMap.get(trainFileDir.getName());allSegsMap.put(filePath, contentSegs);allTrainFileSegsMap.put(trainFileDir.getName(), allSegsMap);} else {Map<String, Map<String, Integer>> allSegsMap = new HashMap<String, Map<String, Integer>>();allSegsMap.put(filePath, contentSegs);allTrainFileSegsMap.put(trainFileDir.getName(), allSegsMap);}}} else {System.out.println("该分类下没有待训练语料");}} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}}}View Code第⼆步计算类别的先验概率/*** 计算类别C的先验概率* 先验概率P(c)= 类c下单词总数/整个训练样本的单词总数* @param category* @return类C的先验概率*/public static BigDecimal prioriProbability(String category){BigDecimal categoryWordsCount = new BigDecimal(categoryWordCount(category));BigDecimal allTrainFileWordCount = new BigDecimal(getAllTrainCategoryWordsCount());return categoryWordsCount.divide(allTrainFileWordCount, 10, BigDecimal.ROUND_CEILING);}View Code第三步计算特征词的条件概率/*** 多项式朴素贝叶斯类条件概率* 类条件概率P(IK|c)=(类c下单词IK在各个⽂档中出现过的次数之和+1)/(类c下单词总数+|V|)* V是训练样本的单词表（即抽取单词，单词出现多次，只算⼀个），* |V|则表⽰训练样本包含多少种单词。

利用朴素贝叶斯算法进行分类-Java代码实现

利⽤朴素贝叶斯算法进⾏分类-Java代码实现鳄鱼 3个⽉前 (12-14) 分类：机器学习阅读(44) 评论(0)Javapackage cn.crocro.classifier;import java.util.ArrayList;/*** 朴素贝叶斯分类器，只能针对有限个情况的分类下⾯是实例代码** @author 鳄鱼**/public class NaiveBayesClassifier {/*** 进⾏训练的内部数据*/private ArrayList<FiniteStateData> datas = new ArrayList<>();/*** 拉普拉斯平滑数值*/private double landa = 1;/*** 进⾏初始化** @param datas* 初始化的数据*/public NaiveBayesClassifier(ArrayList<FiniteStateData> datas) {this.datas = datas;}/*** 默认进⾏初始化*/public NaiveBayesClassifier() {}public void setLanda(double landa) {nda = landa;}/*** 增加数据** @param data* 增加⼀组数据*/public void addData(FiniteStateData data) {datas.add(data);}/*** 获取对应的类的默认概率** @param classNum* 想获取的分类* @return*/private double getClassPercent(int classNum) {int num = 0;for (FiniteStateData data : datas) {if (data.classfy == classNum) {num++;}}return (double) (num + landa) / (datas.size() + landa * FiniteStateData.getTotalClassNum());}/*** 获取某个维度某个值的概率** @param dim* 维度* @param value* 值* @return 概率*/private double getValuePercent(int dim, int value, int classfy) {int num = 0;int classfyNum = 0;for (FiniteStateData singleData : datas) {if (singleData.data[dim] == value && singleData.classfy == classfy) {num++;}if (singleData.classfy == classfy) {classfyNum++;}}return (double) (num + landa) / (classfyNum + landa * FiniteStateData.getTotalDimDataNum(dim)); }/*** 获取未知数据的内部分类概率** @param data* 未知数据* @param classfy* 可能分类* @return 概率*/public double getClassifyPercent(int[] data, int classfy) {double total = 0;for (int oneClassfy : FiniteStateData.getClassArray()) {total += getLocalClassifyPercent(data, oneClassfy);}return getLocalClassifyPercent(data, classfy) / total;}/*** 获取未知数据的内部分类概率** @param data* 未知数据* @param classfy* 可能分类* @return 概率*/private double getLocalClassifyPercent(int[] data, int classfy) {double percent = getClassPercent(classfy);for (int i = 0; i < data.length; i++) {percent = percent * getValuePercent(i, data[i], classfy);}return percent;}/*** 测试** @param args*/public static void main(String[] args) {// 设置分类的数值可能int[] data1 = new int[] { 1, 3, 4, 5 };int[] data2 = new int[] { 2, 2, 2, 2 };int[] data3 = new int[] { 2, 2, 2, 2 };FiniteStateData finiteStateData = new FiniteStateData(data1, 1);FiniteStateData finiteStateData1 = new FiniteStateData(data2, 2);FiniteStateData finiteStateData2 = new FiniteStateData(data3, 1);NaiveBayesClassifier bayesClassifier = new NaiveBayesClassifier();bayesClassifier.addData(finiteStateData);bayesClassifier.addData(finiteStateData1);bayesClassifier.addData(finiteStateData2);System.out.println(bayesClassifier.getClassPercent(2));System.out.println(bayesClassifier.getValuePercent(0, 2, 1));System.out.println(bayesClassifier.getClassifyPercent(data1, 1));}}。

贝叶斯网络-代码学习

1
版权所有，仿冒必究-------全同学
// initialize ADTree
if (m_bUseADTree) {//weka里默认是是false
m_ADTree = ADNode.makeADTree(instances);
//
System.out.println("Oef, done!");
} if (nParent< bayesNet.getNrOfNodes()) {
bayesNet.getParentSet(iAttribute).addParent(nParent, instances);
3
版权所有，仿冒必究-------全同学
} else { System.err.println("Warning: Node " + sParent + " is
initialNet.getNodeName(initialNet.getParent(iNode, iParent)); int nParent = 0; while (nParent < bayesNet.getNrOfNodes()
&& !bayesNet.getNodeName(nParent).equals(sParent)) { nParent++;
// reserve memory m_ParentSets = new ParentSet[m_Instances.numAttributes()]; // m_Instances.numAttributes()返回的是训练数据的实际属性个数，包括了目标属性在内。 m_ParentSets 是表示所有属性节点的父节点，比如性别属性，如果性别属性id是4，那么 m_ParentSets[4]就存储的是性别属性节点的父节点

贝叶斯网络构建算法

3.1 贝叶斯网络构建算法算法3.1：构建完全连接图算法输入：样本数据D ；一组n 个变量V={V l ，V 2，…，V n }变量。

输出：一个完全连接图S算法：1、连接任意两个节点，即连接边 L ij=1，i ≠j 。

2、为任一节点V i 邻接点集合赋值，B i= V\{V i }。

算法3.2：构建最小无向图算法输入：样本数据D ；一组n 个变量V={V l ，V 2，…，V n }变量。

及算法3.1中得到的邻接点集B i ，连接边集 L ij先验知识：节点V i ,V j 间连接边是否存在变量说明：L 为连接边，|L|=n(n –1)/2为连接边的数量，B i 表示变量V i 的直接邻近集，|B i |表示与变量B i 相邻的变量数。

(V i ⊥V j |Z)表示V i 和V j 在Z 条件下条件独立，设∧(X ，Y)表示变量X 和Y 的最小d-分离集。

输出：最小无向图S1、根据先验知识，如果V i 和V j 不相连接，则L ij =0 .2、对任一相连接边，即L ij ≠0，根据式（3-12）计算互信息I （V i ,V j ）),(Y X I =))()(|),((y p x P y x p D =⎥⎦⎤⎢⎣⎡)()(),(log ),(Y p X p Y X p E y x P (3-12) if I （V i ,V j ）ε≤ then{ L ij =0 //V i 和V j 不相连接B i= V\{V j }, B j= V\{V i } //调整V i 和V j 邻接集}else I ij = I （V i ,V j ） //节点V i 和V j 互信息值3、对所有连接边，并按I ij 升序排序4、如果连接边集L ij 不为空，那么按序选取连接边L ij ,否则 goto 10 if |B i |≥ |B j |，令Z= B i else Z= B j //为后面叙述方便，这里先假设|B i |≥ |B j |5、逐一计算L ij 的一阶条件互信息I(V i ,V j |Z 1)，Z 1={Y k }, Y k ∈Z,if I(V i ,V j |Z 1)ε≤ then{ L ij =0 //V i 和V j 关于Z 1条件独立B i= V\{V j }, B j= V\{V i } //调整V i 和V j 邻接集d ij = Z 1 //L ij 最小d 分离集为Z 1goto 4}elseif I ij> I(V i,V j |Z1) then I ij= I(V i,V j |Z1)6、逐一计算L ij的二阶条件互信息I(V i,V j |Z1)，Z2=Z\{Y k, Y l },其中Y k ,Y l∈Z, k≠l if I(V i,V j |Z2)ε≤then{ L ij=0 //V i和V j关于Z2条件独立B i= V\{V j }, B j= V\{V i } //调整V i和V j邻接集d ij= Z1 //L ij最小d分离集为Z2goto 4}elseif I ij> I(V i,V j |Z2) then I ij= I(V i,V j |Z2)7、逐一计算L ij的n-1阶条件互信息I(V i,V j |Z n-1)，Z n-1=Z\{Y k}, Y k∈Zif I(V i,V j | Z n-1)ε≤then{ L ij=0 //V i和V j关于Z n-1条件独立B i= V\{V j }, B j= V\{V i } //调整V i和V j邻接集d ij= Z n-1 //L ij最小d分离集为Z n-1goto 4}elseif I ij> I(V i,V j | Z n-1) then I ij= I(V i,V j | Z n-1)8、逐一计算L ij的n阶条件互信息I(V i,V j |Z ni)，Z ni=B iif I(V i,V j | Z ni)ε≤then{ L ij=0 //V i和V j关于Z ni条件独立B i= V\{V j }, B j= V\{V i } //调整V i和V j邻接集d ij= Z ni //L ij最小d分离集为Z nigoto 4}elseif I ij> I(V i,V j | Z ni) then I ij= I(V i,V j | Z ni)9、逐一计算L ij的n阶条件互信息I(V i,V j |Z nj)，Z nj=B jif I(V i,V j | Z nj)ε≤then{ L ij=0 //V i和V j关于Z nj条件独立B i= V\{V j }, B j= V\{V i } //调整V i和V j邻接集d ij= Z nj //L ij最小d分离集为Z nj}elseif I ij> I(V i,V j | Z nj) then I ij= I(V i,V j | Z nj)goto 410、对于2中得到的不相连接边L ij=0if |B i|≥|B j|，令d ij= B i else d ij= B j //为L ij赋最小d分离集算法3.3：基于规则一的最小无向图边定向算法输入：样本数据D；一组n个变量V={V l，V2，…，V n}变量。