朴素贝叶斯算法c语言

1. 谁有朴素贝叶斯对文本分类的C++版呀，现在在做毕业设计，要用到朴素贝叶斯对文本情感的分类。前面的分词、

都有 基于朴素贝叶斯分类器的文本分类算法(C语言).doc ，C++的改一下就行了。

2. 贝叶斯分类算法的分类

(1) 朴素贝叶斯算法
设每个数据样本用一个n维特征向量来描述n个属性的值，即：X={x1，x2，…，xn}，假定有m个类，分别用C1, C2,…，Cm表示。给定一个未知的数据样本X（即没有类标号），若朴素贝叶斯分类法将未知的样本X分配给类Ci，则一定是
P(Ci|X)>P(Cj|X) 1≤j≤m，j≠i
根据贝叶斯定理
由于P(X)对于所有类为常数，最大化后验概率P(Ci|X)可转化为最大化先验概率P(X|Ci)P(Ci)。如果训练数据集有许多属性和元组，计算P(X|Ci)的开销可能非常大，为此，通常假设各属性的取值互相独立，这样
先验概率P(x1|Ci)，P(x2|Ci)，…，P(xn|Ci)可以从训练数据集求得。
根据此方法，对一个未知类别的样本X，可以先分别计算出X属于每一个类别Ci的概率P(X|Ci)P(Ci)，然后选择其中概率最大的类别作为其类别。
朴素贝叶斯算法成立的前提是各属性之间互相独立。当数据集满足这种独立性假设时,分类的准确度较高，否则可能较低。另外，该算法没有分类规则输出。
(2) TAN算法（树增强型朴素贝叶斯算法）
TAN算法通过发现属性对之间的依赖关系来降低NB中任意属性之间独立的假设。它是在NB网络结构的基础上增加属性对之间的关联(边)来实现的。
实现方法是：用结点表示属性，用有向边表示属性之间的依赖关系，把类别属性作为根结点，其余所有属性都作为它的子节点。通常，用虚线代表NB所需的边，用实线代表新增的边。属性Ai与Aj之间的边意味着属性Ai对类别变量C的影响还取决于属性Aj的取值。
这些增加的边需满足下列条件：类别变量没有双亲结点，每个属性有一个类别变量双亲结点和最多另外一个属性作为其双亲结点。
找到这组关联边之后，就可以计算一组随机变量的联合概率分布如下：
其中ΠAi代表的是Ai的双亲结点。由于在TAN算法中考虑了n个属性中(n-1)个两两属性之间的关联性，该算法对属性之间独立性的假设有了一定程度的降低，但是属性之间可能存
在更多其它的关联性仍没有考虑，因此其适用范围仍然受到限制。

3. 朴素贝叶斯的推理学习算法

朴素贝叶斯的推理学习算法
贝叶斯公式简易推导式：
朴素贝叶斯的朴素在于假设B特征的每个值相互独立，所以朴素贝叶斯的公式是这样的
学习与分类算法：
(1)计算先验概率和条件概率
拉普拉斯平滑：
（2）代入被测样本向量，得到不同类别P，再根据后验概率最大化，取P最大的类别作为该标签类别。
朴素贝叶斯优点在于对于小规模数据很好，适合多分类。缺点是数据输入形式敏感而且特征值之间的相互独立很难保证带来的影响。

4. 朴素贝叶斯算法的原理是什么

朴素贝叶斯分类（NBC）是以贝叶斯定理为基础并且假设特征条件之间相互独立的方法，以特征词之间独立作为前提假设，学习从输入到输出的联合概率分布，再基于学习到的模型。

朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。

最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBM）。和决策树模型相比，朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier 或 NBC)发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。

同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是实际上并非总是如此，这是因为NBC模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的，这给NBC模型的正确分类带来了一定影响。

朴素贝叶斯算法（Naive Bayesian algorithm) 是应用最为广泛的分类算法之一。

朴素贝叶斯方法是在贝叶斯算法的基础上进行了相应的简化，即假定给定目标值时属性之间相互条件独立。也就是说没有哪个属性变量对于决策结果来说占有着较大的比重，也没有哪个属性变量对于决策结果占有着较小的比重。

虽然这个简化方式在一定程度上降低了贝叶斯分类算法的分类效果，但是在实际的应用场景中，极大地简化了贝叶斯方法的复杂性。

5. 朴素贝叶斯（naive bayes）

这个硬生生写出来基本很难,而且写出来也不敢保证没有bug。你还不如上网上搜搜看，或者参考****书目-__-

6. 朴素贝叶斯的定义

学过概率的同学一定都知道贝叶斯定理：
这个在250多年前发明的算法，在信息领域内有着无与伦比的地位。贝叶斯分类是一系列分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。朴素贝叶斯算法（Naive Bayesian) 是其中应用最为广泛的分类算法之一。
朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定：给定目标值时属性之间相互条件独立。
通过以上定理和“朴素”的假定，我们知道：
P( Category | Document) = P ( Document | Category ) * P( Category) / P(Document)

7. 求朴素贝叶斯算法源码

ICTCLAS中文分词for Lucene.Net接口代码(实现Analyzer):
1using System;
2using System.Collections.Generic;
3using System.Text;
4using System.IO;
5
6using Lucene.Net.Analysis;
7using Lucene.Net.Analysis.Standard;
8
9namespace AspxOn.Search.FenLei
10{
11
12 /**//// <summary>
13 /// ICTCLAS分词组件for Lucene.net接口
14 /// </summary>
15 public class ICTCLASAnalyzer : Analyzer
16 {
17 //定义要过滤的词
18 public static readonly System.String[] CHINESE_ENGLISH_STOP_WORDS = new string[428];
19 public string NoisePath = Environment.CurrentDirectory + "\\data\\stopwords.txt";
20
21 public ICTCLASAnalyzer()
22 {
23 StreamReader reader = new StreamReader(NoisePath, System.Text.Encoding.Default);
24 string noise = reader.ReadLine();
25 int i = 0;
26
27 while (!string.IsNullOrEmpty(noise))
28 {
29 CHINESE_ENGLISH_STOP_WORDS[i] = noise;
30 noise = reader.ReadLine();
31 i++;
32 }
33
34 }
35
36 /**//**//**//// Constructs a {@link StandardTokenizer} filtered by a {@link
37 /// StandardFilter}, a {@link LowerCaseFilter} and a {@link StopFilter}.
38 ///
39 public override TokenStream TokenStream(System.String fieldName, System.IO.TextReader reader)
40 {
41 TokenStream result = new ICTCLASTokenizer(reader);
42 result = new StandardFilter(result);
43 result = new LowerCaseFilter(result);
44 result = new StopFilter(result, CHINESE_ENGLISH_STOP_WORDS);
45 return result;
46 }
47
48
49 }
50}

ICTCLAS中文分词for Lucene.Net接口代码(实现Tokenizer):

1using System;
2using System.Collections.Generic;
3using System.Text;
4
5using Lucene.Net.Analysis;
6using SharpICTCLAS;
7using System.IO;
8
9namespace AspxOn.Search.FenLei
10{
11 public class ICTCLASTokenizer : Tokenizer
12 {
13 int nKind = 1;
14 List<WordResult[]> result;
15 int startIndex = 0;
16 int endIndex = 0;
17 int i = 1;
18 /**//**/
19 /**////
20 /// 待分词的句子
21 ///
22 private string sentence;
23 /**//**/
24 /**//// Constructs a tokenizer for this Reader.
25 public ICTCLASTokenizer(System.IO.TextReader reader)
26 {
27 this.input = reader;
28 sentence = input.ReadToEnd();
29 sentence = sentence.Replace("\r\n", "");
30 string DictPath = Path.Combine(Environment.CurrentDirectory, "Data") + Path.DirectorySeparatorChar;
31 //Console.WriteLine("正在初始化字典库，请稍候");
32 WordSegment wordSegment = new WordSegment();
33 wordSegment.InitWordSegment(DictPath);
34 result = wordSegment.Segment(sentence, nKind);
35 }
36
37 /**//**/
38 /**//// 进行切词，返回数据流中下一个token或者数据流为空时返回null
39 ///
40 public override Token Next()
41 {
42 Token token = null;
43 while (i < result[0].Length - 1)
44 {
45 string word = result[0][i].sWord;
46 endIndex = startIndex + word.Length - 1;
47 token = new Token(word, startIndex, endIndex);
48 startIndex = endIndex + 1;
49
50 i++;
51 return token;
52
53 }
54 return null;
55 }
56
57 }
58}
中文分词器代码：

1using System;
2using System.Collections.Generic;
3using System.Text;
4using System.IO;
5
6using Lucene.Net.Analysis;
7using Lucene.Net.Analysis.Standard;
8using Lucene.Net.Documents;
9
10using Lucene.Net.Analysis.Cn;
11using Lucene.Net.Analysis.KTDictSeg;
12
13namespace AspxOn.Search.FenLei
14{
15 /**//// <summary>
16 /// 中文分词器
17 /// </summary>
18 public class ChineseSpliter
19 {
20 public static string Split(string text, string splitToken)
21 {
22 StringBuilder sb = new StringBuilder();
23
24 Analyzer an = new ICTCLASAnalyzer();
25
26 //TokenStream ts = an.ReusableTokenStream("", new StringReader(text));
27
28 TokenStream ts = an.TokenStream("", new StringReader(text));
29
30 Lucene.Net.Analysis.Token token;
31 while ((token = ts.Next()) != null)
32 {
33 sb.Append(splitToken + token.TermText());
34 }
35
36 return sb.ToString().Substring(1);
37 }
38 }
39}
先验概率计算代码：

1using System;
2using System.Collections.Generic;
3using System.Text;
4
5namespace AspxOn.Search.FenLei
6{
7 /**//// <summary>
8 /// 先验概率（事先概率）计算
9 /// </summary>
10 public class PriorProbability
11 {
12 private static TrainingDataManager tdm = new TrainingDataManager();
13
14 /**//// <summary>
15 /// 计算先验概率
16 /// </summary>
17 /// <param name="c">给定的分类</param>
18 /// <returns>给定条件下的先验概率</returns>
19 public static float CaculatePc(string c)
20 {
21 float ret = 0F;
22 float Nc = tdm.(c);
23 float N = tdm.GetTrainFileCount();
24 ret = Nc / N;
25 return ret;
26 }
27 }
28}

1using System;
2using System.Collections.Generic;
3using System.Text;
4
5namespace AspxOn.Search.FenLei
6{
7 /**//// <summary>
8 /// 条件概率计算
9 /// </summary>
10 public class ClassConditionalProbability
11 {
12
13 private static TrainingDataManager tdm = new TrainingDataManager();
14 private static float M = 0F;
15
16 /**//// <summary>
17 /// 类条件概率
18 /// </summary>
19 /// <param name="x">给定关键字</param>
20 /// <param name="c">给定分类</param>
21 /// <returns></returns>
22 public static float CaculatePxc(string x, string c)
23 {
24 float ret = 0F;
25 float Nxc = tdm.(c, x);
26 float Nc = tdm.(c);
27 float V = tdm.GetTrainingClassifications().Length;
28
29 ret = (Nxc + 1) / (Nc + V + M);//为避免出现0这样的极端情况，进行加权处理
30
31 return ret;
32 }
33 }
34}

8. 贝叶斯分类算法和朴素贝叶斯算法的区别

为了测试评估贝叶斯分类器的性能,用不同数据集进行对比实验是必不可少的. 现有的贝叶斯网络实验软件包都是针对特定目的设计的,不能满足不同研究的需要. 介绍了用Matlab在BNT软件包基础上建构的贝叶斯分类器实验平台MBNC,阐述了MBNC的系统结构和主要功能,以及在MBNC上建立的朴素贝叶斯分类器NBC,基于互信息和条件互信息测度的树扩展的贝叶斯分类器TANC,基于K2算法和GS算法的贝叶斯网络分类器BNC. 用来自UCI的标准数据集对MBNC进行测试,实验结果表明基于MBNC所建构的贝叶斯分类器的性能优于国外同类工作的结果,编程量大大小于使用同类的实验软件包,所建立的MBNC实验平台工作正确、有效、稳定. 在MBNC上已经进行贝叶斯分类器的优化和改进实验,以及处理缺失数据等研究工作.

9. 哪位大神能大致描述一下，朴素贝叶斯实现自动文本分类，明天复试担心导师会问

该文主要探讨如何通过朴素贝叶斯算法对中文论坛中的文本信息进行 自动分类，文中首先介绍了朴素贝叶斯算法的基本原理，并分析了该算法在文本分类中存在的不足之处
然后针对中文论坛的文本信息进行研究，结合中文论坛文本 的特点对朴素贝叶斯算法提出了两点修正，给出了修正后的分类算法公式
最后介绍了如何借助Lucene开源框架、Berke?leyDB数据库及 IKAnalyzer分词器等工具
对修正朴素贝叶斯算法进行技术实现。

10. 用伪代码撰写C4.5决策树分类算法或者朴素贝叶斯算法，任意举一简单例子说明你写的算法的执行流程

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