Java贝叶斯判别的基本思想

1. 概述

贝叶斯判别是一种基于贝叶斯公式的分类算法，常用于文本分类、垃圾邮件过滤等领域。它的基本思想是通过计算待分类样本属于每个类别的概率来进行分类。

2. 流程

下面是Java贝叶斯判别的基本流程：

下面将详细介绍每个步骤需要做的事情，并给出相应的Java代码示例。

3. 代码实现

3.1 数据准备

首先，我们需要准备用于训练和测试的数据集。数据集应包含已分类的样本，通常包含特征和标签两部分。

List<List<Double>> features = new ArrayList<>();
List<String> labels = new ArrayList<>();

// 假设数据集已经准备好，将特征和标签分别存储在features和labels中

3.2 特征提取

接下来，我们需要从原始数据中提取特征。特征提取的方式因具体问题而异，可以使用统计学方法、文本处理方法等。

List<Double> extractFeatures(List<Double> data) {
    // 特征提取的代码逻辑，将data转换为特征向量
}

3.3 计算类别概率

在贝叶斯判别中，我们需要计算每个类别的概率。可以使用训练集中每个类别出现的频率来估计概率。

Map<String, Double> computeClassProbabilities(List<String> labels) {
    Map<String, Double> classProbabilities = new HashMap<>();
    
    int totalSamples = labels.size();
    
    for (String label : labels) {
        classProbabilities.put(label, classProbabilities.getOrDefault(label, 0.0) + 1.0);
    }
    
    for (Map.Entry<String, Double> entry : classProbabilities.entrySet()) {
        entry.setValue(entry.getValue() / totalSamples);
    }
    
    return classProbabilities;
}

3.4 计算条件概率

计算每个特征在每个类别下的条件概率。条件概率可以通过训练集中对应类别和特征的频率来估计。

Map<String, Map<Double, Double>> computeConditionalProbabilities(List<List<Double>> features, List<String> labels) {
    Map<String, Map<Double, Double>> conditionalProbabilities = new HashMap<>();
    
    int totalSamples = labels.size();
    int featureDimension = features.get(0).size();
    
    for (int i = 0; i < totalSamples; i++) {
        List<Double> featureVector = features.get(i);
        String label = labels.get(i);
        
        if (!conditionalProbabilities.containsKey(label)) {
            conditionalProbabilities.put(label, new HashMap<>());
        }
        
        Map<Double, Double> featureMap = conditionalProbabilities.get(label);
        
        for (int j = 0; j < featureDimension; j++) {
            double feature = featureVector.get(j);
            
            if (!featureMap.containsKey(feature)) {
                featureMap.put(feature, 1.0);
            } else {
                featureMap.put(feature, featureMap.get(feature) + 1.0);
            }
        }
    }
    
    // 归一化
    for (Map.Entry<String, Map<Double, Double>> entry : conditionalProbabilities.entrySet()) {
        double total = entry.getValue().values().stream().reduce(0.0, Double::sum);
        
        for (Map.Entry<Double, Double> featureEntry : entry.getValue().entrySet()) {
            featureEntry.setValue(featureEntry.getValue() / total);
        }
    }