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怎么在Java中實(shí)現(xiàn)一個(gè)樸素貝葉斯算法

發(fā)布時(shí)間:2021-04-07 17:26:29 來源:億速云 閱讀:293 作者:Leah 欄目:編程語言

這期內(nèi)容當(dāng)中小編將會給大家?guī)碛嘘P(guān)怎么在Java中實(shí)現(xiàn)一個(gè)樸素貝葉斯算法,文章內(nèi)容豐富且以專業(yè)的角度為大家分析和敘述,閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。

java代碼實(shí)現(xiàn)樸素貝葉斯算法,思想:

1. 用javabean +Arraylist 對于訓(xùn)練數(shù)據(jù)存儲

2. 對于樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練

具體的代碼如下:

package NB;
/**
 * 訓(xùn)練樣本的屬性 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;
}
@Override
public String toString() {
  return "JavaBean [age=" + age + ", income=" + income + ", student="
      + student + ", credit_rating=" + credit_rating + ", buys_computer="
      + buys_computer + "]";
}
}

算法實(shí)現(xiàn)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.讀取數(shù)據(jù),放入list容器中
    File file = new File("E://test.txt");
    txt2String(file);
    //數(shù)據(jù)測試樣本
    testData(25,"Medium","Yes","Fair");
  }
  // 讀取樣本數(shù)據(jù)
  public static void txt2String(File file) {
    try {
      BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader(file));// 構(gòu)造一個(gè)BufferedReader類來讀取文件
      String s = null;
      while ((s = br.readLine()) != null) {// 使用readLine方法,一次讀一行
        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);
    }
   // 訓(xùn)練樣本,測試
   public static void testData(int age,String a,String b,String c){
     //訓(xùn)練樣本
     int number_yes=0;
     int bumber_no=0;
     // age情況 個(gè)數(shù)
     int num_age_yes=0;
     int num_age_no=0;
     // income
     int num_income_yes=0;
     int num_income_no=0;
     // student
     int num_student_yes=0;
     int num_stdent_no=0;
     //credit
     int num_credit_yes=0;
     int num_credit_no=0;
     //遍歷List 獲得數(shù)據(jù)
     for(int i=0;i<list.size();i++){
      JavaBean bb=list.get(i);
      if(bb.getBuys_computer().equals("Yes")){ //Yes
        number_yes++;
        if(bb.getIncome().equals(a)){//income
          num_income_yes++;
        }
        if(bb.getStudent().equals(b)){//student
          num_student_yes++;
        }
        if(bb.getCredit_rating().equals(c)){//credit
          num_credit_yes++;
        }
        if(bb.getAge()==age){//age
          num_age_yes++;
        }
      }else {//No
        bumber_no++;
        if(bb.getIncome().equals(a)){//income
          num_income_no++;
        }
        if(bb.getStudent().equals(b)){//student
          num_stdent_no++;
        }
        if(bb.getCredit_rating().equals(c)){//credit
          num_credit_no++;
        }
        if(bb.getAge()==age){//age
          num_age_no++;
        }
      }
     }
      System.out.println("購買的歷史個(gè)數(shù):"+number_yes);
      System.out.println("不買的歷史個(gè)數(shù):"+bumber_no);
      System.out.println("購買+age:"+num_age_yes);
      System.out.println("不買+age:"+num_age_no);
      System.out.println("購買+income:"+num_income_yes);
      System.out.println("不買+income:"+num_income_no);
      System.out.println("購買+stundent:"+num_student_yes);
      System.out.println("不買+student:"+num_stdent_no);
      System.out.println("購買+credit:"+num_credit_yes);
      System.out.println("不買+credit:"+num_credit_no);
      //// 概率判斷
      double buy_yes=number_yes*1.0/data_length; // 買的概率
      double buy_no=bumber_no*1.0/data_length; // 不買的概率
      System.out.println("訓(xùn)練數(shù)據(jù)中買的概率:"+buy_yes);
      System.out.println("訓(xùn)練數(shù)據(jù)中不買的概率:"+buy_no);
      /// 未知用戶的判斷
      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("新用戶買的概率:"+nb_buy_yes);
      System.out.println("新用戶不買的概率:"+nb_buy_no);
      if(nb_buy_yes>nb_buy_no){
        System.out.println("新用戶買的概率大");
      }else {
        System.out.println("新用戶不買的概率大");
      }
   }
}

對于樣本數(shù)據(jù):

25  High    No  Fair       No
25  High    No  Excellent  No
33  High    No  Fair       Yes
41  Medium  No  Fair       Yes
41  Low     Yes Fair       Yes
41  Low     Yes Excellent  No
33  Low     Yes Excellent  Yes
25  Medium  No  Fair       No
25  Low     Yes Fair       Yes
41  Medium  Yes Fair       Yes
25  Medium  Yes Excellent  Yes
33  Medium  No  Excellent  Yes
33  High    Yes Fair       Yes
41  Medium  No  Excellent  No

對于未知用戶的數(shù)據(jù)得出的結(jié)果:

購買的歷史個(gè)數(shù):9
不買的歷史個(gè)數(shù):5
購買+age:2
不買+age:3
購買+income:4
不買+income:2
購買+stundent:6
不買+student:1
購買+credit:6
不買+credit:2
訓(xùn)練數(shù)據(jù)中買的概率:0.6428571428571429
訓(xùn)練數(shù)據(jù)中不買的概率:0.35714285714285715
新用戶買的概率:0.028218694885361547
新用戶不買的概率:0.006857142857142858
新用戶買的概率大

上述就是小編為大家分享的怎么在Java中實(shí)現(xiàn)一個(gè)樸素貝葉斯算法了,如果剛好有類似的疑惑,不妨參照上述分析進(jìn)行理解。如果想知道更多相關(guān)知識,歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。

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