1.Naive Bayes公式


2.代码
package weka.classifiers.myAlgorithm;
import weka.classifiers.Classifier;
import weka.core.Instance;
import weka.core.Instances;
public class NB extends Classifier
{
public int m_NumInstance;
public int m_NumAttribute;
public int m_NumClass;
/**
* 第j个属性的起始下标
*/
public int m_StartIndex[] = null;
/**
* 统计类别c出现的次数
*/
public double[] m_CountClass = null;
/**
* 统计属性值Aj在类别c的情况下出现的次数
*/
public double[][] m_CountAttandClass = null;
@Override
public void buildClassifier(Instances data) throws Exception
{
// TODO Auto-generated method stub
//初始化
m_NumInstance = data.numInstances();
m_NumAttribute = data.numAttributes();
m_NumClass = data.classAttrib
WEKA中朴素贝叶斯(Naive Bayes)的代码实战

本文介绍了如何在WEKA中使用朴素贝叶斯算法进行分类,并提供了详细的代码实现过程,涵盖了Naive Bayes公式及对应的编程实践。
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代码实现&spm=1001.2101.3001.5002&articleId=89066324&d=1&t=3&u=cde8624f3ff34b13b93a3e828432fa40)
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