Naive Bayes 朴素贝叶斯的Java代码实现

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Naive Bayes 朴素贝叶斯的Java代码实现

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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：

/* * To change this template, choose Tools | Templates * and open the template in the editor. */ package auxiliary; import java.util.ArrayList; /** * * @author Michael Kong */ public class NaiveBayes extends Classifier { boolean isClassfication[]; ArrayList <Double>lblClass=new ArrayList<Double>(); //存储目标值的种类 ArrayList<Integer>lblCount=new ArrayList<Integer>();//存储目标值的个数 ArrayList<Float>lblProba=new ArrayList<Float>();//存储对应的label的概率 CountProbility countlblPro; /*@ClassListBasedLabel是将训练数组按照 label的顺序来分类存储*/ ArrayList<ArrayList<ArrayList<Double>>> ClassListBasedLabel=new ArrayList<ArrayList<ArrayList<Double>>> (); public NaiveBayes() { } @Override /** * @train主要完成求一些概率 * 1.labels中的不同取值的概率f(Yi); 对应28,29行两段代码 * 2.将训练数组按目标值分类存储第37行代码 * */ public void train(boolean[] isCategory, double[][] features, double[] labels){ isClassfication=isCategory; countlblPro=new CountProbility(isCategory,features,labels); countlblPro.getlblClass(lblClass, lblCount, lblProba); ArrayList<ArrayList<Double>> trainingList=countlblPro.UnionFeaLbl(features, labels); //union the features[][] and labels[] ClassListBasedLabel=countlblPro.getClassListBasedLabel(lblClass, trainingList); } @Override /**3.在Y的条件下，计算Xi的概率 f(Xi/Y)； * 4.返回使得Yi*Xi*...概率最大的那个label的取值 * */ public double predict(double[] features) { int max_index; //用于记录使概率取得最大的那个索引 int index=0; //这个索引是标识不同的labels 所对应的概率 ArrayList<Double> pro_=new ArrayList<Double>(); //这个概率数组是存储features[] 在不同labels下对应的概率 for(ArrayList<ArrayList<Double>> elements: ClassListBasedLabel) //依次取不同的label值对应的元祖集合 { ArrayList<Double> pro=new ArrayList<Double>();//存同一个label对应的所有概率，之后其中的元素自乘 double probility=1.0; //计算概率的乘积 for(int i=0;i<features.length;i++) { if(isClassfication[i]) //用于对属性的离散还是连续做判断 { int count=0; for(ArrayList<Double> element:elements) //依次取labels中的所有元祖 { if(element.get(i).equals(features[i])) //如果这个元祖的第index数据和b相等，那么就count就加1 count++; } if(count==0) { pro.add(1/(double)(elements.size()+1)); } else pro.add(count/(double)elements.size()); //统计完所有之后计算概率值并加入 } else { double Sdev; double Mean; double probi=1.0; Mean=countlblPro.getMean(elements, i); Sdev=countlblPro.getSdev(elements, i); if(Sdev!=0) { probi*=((1/(Math.sqrt(2*Math.PI)*Sdev))*(Math.exp(-(features[i]-Mean)*(features[i]-Mean)/(2*Sdev*Sdev)))); pro.add(probi); } else pro.add(1.5); } } for(double pi:pro) probility*=pi; //将所有概率相乘 probility*=lblProba.get(index);//最后再乘以一个 Yi pro_.add(probility);// 放入pro_ 至此一个循环结束， index++; } double max_pro=pro_.get(0); max_index=0; for(int i=1;i<pro_.size();i++) { if(pro_.get(i)>=max_pro) { max_pro=pro_.get(i); max_index=i; } } return lblClass.get(max_index); } public class CountProbility { boolean []isCatory; double[][]features; private double[]labels; public CountProbility(boolean[] isCategory, double[][] features, double[] labels) { this.isCatory=isCategory; this.features=features; this.labels=labels; } //获取label中取值情况 public void getlblClass( ArrayList <Double>lblClass,ArrayList<Integer>lblCount,ArrayList<Float>lblProba) { int j=0; for(double i:labels) { //如果当前的label不存在于lblClass则加入 if(!lblClass.contains(i)) { lblClass.add(j,i); lblCount.add(j++,1); } else //如果label中已经存在，就将其计数加1 { int index=lblClass.indexOf(i); int count=lblCount.get(index); lblCount.set(index,++count); } } for(int i=0;i<lblClass.size();i++) { // System.out.println("值为"+lblClass.get(i)+"的个数有"+lblCount.get(i)+"概率是"+lblCount.get(i)/(float)labels.length); lblProba.add(i,lblCount.get(i)/(float)labels.length); } } //将label[]和features[][]合并 public ArrayList<ArrayList<Double>> UnionFeaLbl(double[][] features, double[] labels) { ArrayList<ArrayList<Double>>traingList=new ArrayList<ArrayList<Double>>(); for(int i=0;i<features.length;i++) { ArrayList<Double>elements=new ArrayList<Double>(); for(int j=0;j<features[i].length;j++) { elements.add(j,features[i][j]); } elements.add(features[i].length,labels[i]); traingList.add(i,elements); } return traingList; } /*将测试数组按label的值分类存储*/ public ArrayList<ArrayList<ArrayList<Double>>> getClassListBasedLabel (ArrayList <Double>lblClass,ArrayList<ArrayList<Double>>trainingList) { ArrayList<ArrayList<ArrayList<Double>>> ClassListBasedLabel=new ArrayList<ArrayList<ArrayList<Double>>> () ; for(double num:lblClass) { ArrayList<ArrayList<Double>> elements=new ArrayList<ArrayList<Double>>(); for(ArrayList<Double>element:trainingList) { if(element.get(element.size()-1).equals(num)) elements.add(element); } ClassListBasedLabel.add(elements); } return ClassListBasedLabel; } public double getMean(ArrayList<ArrayList<Double>> elements,int index) { double sum=0.0; double Mean; for(ArrayList<Double> element:elements) { sum+=element.get(index); } Mean=sum/(double)elements.size(); return Mean; } public double getSdev(ArrayList<ArrayList<Double>> elements,int index) { double dev=0.0; double Mean; Mean=getMean(elements,index); for(ArrayList<Double> element:elements) { dev+=Math.pow((element.get(index)-Mean),2); } dev=Math.sqrt(dev/elements.size()); return dev; } } }

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