# 朴素贝叶斯分类算法

**Repository Path**: xujiaming621/bayesian

## Basic Information

- **Project Name**: 朴素贝叶斯分类算法
- **Description**: java实现朴素贝叶斯算法分类，从data.txt中的300+训练实例来预测测试实例的评价等级。具体看README.md
- **Primary Language**: Java
- **License**: MulanPSL-1.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 3
- **Forks**: 1
- **Created**: 2020-11-29
- **Last Updated**: 2023-06-27

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

## java实现朴素贝叶斯算法
    这次实验感觉比较轻松，用简单的话来说就是计数和求概率。
    首先，导入数据，由于数据是隔行的，所以干脆在循环中再加一个 str = br.readLine();
    接着就是主要环节，把待测试的几组作为参数传递给calculate_Bayesian()函数；
    然后是计数，计数是繁琐重复的环节，所以通过传递参数先计算出P(unacc),P(acc),P(good),P(vgood)的分子;
    注意这里的计数，仅仅是计算存在个数，也就是分子。
    然后是条件概率的计数，依旧是通过传递参数，参数中的id是区别属性；
    最后得出概率，对实例分类。