目前的算法只能处理结果只有两种的情况,即true or false. 多分枝或者是数字类型的还无法处理。
用到的一些基础数据结构可以参考上一篇关于ID3的代码。
这里只贴出来实现贝叶斯分类预测的部分:
package classifier; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import util.ArffUtil; /** * NBC means Naive Bayes Classifier * @author wenjun_yang * */ public class NBCUtil { ArffUtil util = new ArffUtil(); private List<String> attributeList = null; private List<String[]> dataList = null; private String decAttributeName = null; private int decAttributeIndex = -1; private Map<String, List<String[]>> seperatedDataTable = null; public NBCUtil(String decAttributeName, List<String> attributeList, List<String[]> dataList) { this.attributeList = attributeList; this.dataList = dataList; this.decAttributeName = decAttributeName; this.decAttributeIndex = util.getValueIndex(decAttributeName, this.attributeList); this.seperatedDataTable = seperateDataList(dataList); } private Map<String, List<String[]>> seperateDataList(List<String[]> dataList) { Map<String, List<String[]>> map = new HashMap<String, List<String[]>>(); for(String[] arr : dataList) { if(decAttributeIndex >= 0 && decAttributeIndex < arr.length) { String currentKey = arr[decAttributeIndex]; if(map.containsKey(currentKey)) { List<String[]> tempList = map.get(currentKey); tempList.add(arr); map.put(currentKey, tempList); } else { List<String[]> tempList = new ArrayList<String[]>(); tempList.add(arr); map.put(currentKey , tempList); } } } return map; } public Boolean predict(Map<String, String> predictData, String targetDecAttributeValue) { if(predictData.containsKey(decAttributeName)) predictData.remove(decAttributeName); List<String[]> positiveDataTable = new ArrayList<String[]>(); if(seperatedDataTable.containsKey(targetDecAttributeValue)) { positiveDataTable = seperatedDataTable.get(targetDecAttributeValue); } double resultP = 1.; // Step 1: 逐个属性的比率进行计算 // 即: 计算 P(Attr=Value|Y=true) / P(Attr=Value|Y=false) 的值 for(String attrName : predictData.keySet()) { String attrValue = predictData.get(attrName); int attrIndex = util.getValueIndex(attrName, attributeList); int attrPositiveCount = 0; int attrNegativeCount = 0; for(String[] arr : dataList) { if(arr[attrIndex].equals(attrValue)) { if(arr[decAttributeIndex].equals(targetDecAttributeValue)) { attrPositiveCount++; } else { attrNegativeCount++; } } } double temp = (attrPositiveCount / (double)positiveDataTable.size() ) / (attrNegativeCount / (double)(dataList.size() - positiveDataTable.size())); resultP *= temp; } // 最后计算 P(Y=true) / P(Y=false) resultP *= positiveDataTable.size() / (double)(dataList.size() - positiveDataTable.size()); System.out.println(resultP); if(resultP > 1) { return true; } else { return false; } } }
完整的项目也上传了,可以直接使用。
数据源来自weka
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