Java实现朴素贝叶斯分类器

实验描述: 对指定数据集进行分类问题的分析，选择适当的分类算法，编写程序实现，提交程序和结果报告 数据集： balance-scale.data（见附件一） ，已有数据集构建贝叶斯分类器。 数据包括四个属性：五个属性值 第一个属性值表示样本的类别号，其他四个属性为四个不同的特征值。

package com.company;
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 * 李勇志 2014301500370
 * 数据挖掘实验，分类实验
 * 朴素贝叶斯分类
 *
 *训练样本示例格式：（R1554）
 */

import java.io.File;
import java.util.Scanner;
import java.util.Vector;

public class Bayes {
    static Vector indata = new Vector<>（）;//读入数据
    static Vector catagory_R = new Vector<>（）;//存储类别R的所有数据
    static Vector catagory_L = new Vector<>（）;//存储类别L的所有数据
    static Vector catagory_B = new Vector<>（）;//存储类别B的所有数据


    public static boolean loadData（String url） {//加载测试的数据文件
        try {
            Scanner in = new Scanner（new File（url））;//读入文件
            while （in.hasNextLine（）） {
                String str = in.nextLine（）;//将文件的每一行存到str的临时变量中
                indata.add（str）;//将每一个样本点的数据追加到Vector 中
            }
            return true;
        } catch （Exception e） { //如果出错返回false
            return false;
        }
    }

    public static void pretreatment（Vector indata） {   //数据预处理，将原始数据中的每一个属性值提取出来存放到Vector  data中
        int i = 0;
        String t;
        while （i < indata.size（）） {//取出indata中的每一行值
            int[] tem = new int[4];
            t = indata.get（i）;
            String[] sourceStrArray = t.split（““ 5）;//使用字符串分割函数提取出各属性值
            switch （sourceStrArray[0]） {
                case “R“: {
                    for （int j = 1; j < 5; j++） {
                        tem[j - 1] = Integer.parseInt（sourceStrArray[j]）;
                    }
                    catagory_R.add（tem）;
                    break;
                }
                case “L“: {
                    for （int j = 1; j < 5; j++） {
                        tem[j - 1] = Integer.parseInt（sourceStrArray[j]）;
                    }
                    catagory_L.add（tem）;
                    break;
                }
                case “B“: {
                    for （int j = 1; j < 5; j++） {
                        tem[j - 1] = Integer.parseInt（sourceStrArray[j]）;
                    }
                    catagory_B.add（tem）;
                    break;
                }
            }
            i++;
        }

    }

    public static double bayes（int[] x Vector catagory） {
        double[] ai_y = new double[4];
        int[] sum_ai = new int[4];
        for （int i = 0; i < 4; i++） {

            for （int j = 0; j < catagory.size（）; j++） {
                if （x[i] == catagory.get（j）[i]）
                    sum_ai[i]++;
            }
        }
        for （int i = 0; i < 4; i++） {
            ai_y[i] = （double） sum_ai[i] / （double） catagory.size（）;
        }
        return ai_y[0] * ai_y[1] * ai_y[2] * ai_y[3];
    }

    public static void main（String[] args） {


        loadData（“balance-scale.data“）;
        pretreatment（indata）;
        double p_yR = （double） catagory_R.size（） / （double） （indata.size（））;//表示概率p（R）
        double p_y

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2016-11-25 19:51  贝叶斯分类\
     目录           0  2016-12-10 12:10  贝叶斯分类\.idea\
     文件         686  2016-11-22 14:52  贝叶斯分类\.idea\compiler.xml
     目录           0  2016-11-25 19:51  贝叶斯分类\.idea\copyright\
     文件          76  2016-11-22 14:52  贝叶斯分类\.idea\copyright\profiles_settings.xml
     文件          97  2016-11-22 14:52  贝叶斯分类\.idea\description.html
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     文件         277  2016-11-22 14:53  贝叶斯分类\.idea\modules.xml
     文件          91  2016-11-22 14:52  贝叶斯分类\.idea\project-template.xml
     文件       39217  2016-12-07 13:52  贝叶斯分类\.idea\workspace.xml
     文件        6249  2016-11-22 15:05  贝叶斯分类\balance-scale.data
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     文件         451  2016-11-23 16:23  贝叶斯分类\out\production\贝叶斯分类\com\company\Jmy.class
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     目录           0  2016-11-22 20:01  贝叶斯分类\src\com\
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     文件        5530  2016-11-23 16:23  贝叶斯分类\src\com\company\Bayes.java
     文件         437  2016-11-22 14:52  贝叶斯分类\贝叶斯分类.iml