C语言手撕高斯朴素贝叶斯 - 通过身高和体重推测性别（机器学习）

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本文介绍了使用C语言实现的高斯朴素贝叶斯算法，通过身高和体重数据推测性别，准确度达到84.7%。项目包括并行计算优化，利用高斯分布特性处理数据，通过计算特征概率进行分类。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

项目介绍

目的：在机器学习算法中引进了并行计算，更快地训练模型，从而使机器能够通过特征A、B去推测另一个特征C（特征A和B可以是血糖浓度、血压高低，特征C可以是身体状况）。

数据：刚好手上有一份20岁成年人的体测数据，所以本次实验使用体测数据，如身高、体重、肺活量和性别的数据来训练模型。

总的来说，在这类项目中数据量越大，训练出的模型会越准确，但是训练耗时也会随之增加。为了减少训练时长，所以本次实验引进了并行计算，减少计算时间。

本项目由以下四部分组成：

1、通过身高、体重推测性别

2、通过身高、体重、肺活量推测性别

3、MPI优化

4、OpenMP优化

通过身高、体重推测性别的准确度

本项目用了150行C语言代码实现高斯-朴素贝叶斯，虽受限于数据集的特征值少，但预测结果准确度仍有84.7%。

项目可行性：原理简介

高斯-朴素贝叶斯即高斯分布（正态分布）+朴素贝叶斯。

~~高斯分布和朴素贝叶斯都是高中知识这里就不科普了，具体百度就好。~~

高斯分布（正态分布）

通过以往的科学研究发现，人类的身高和体重基本满足高斯分布的。

~~找了许多资料发现，其实人类的身高在几个区间特别集中，图像是有几个峰值的高斯分布曲线。~~

我们可以通过数据集来获取高斯分布所需要的：平均值（u）、标准差（p）。

//dataSet是数据集
double u=0; //平均值
double p=0; //标准差

//求平均值
for(i=0;i<dataLen;i++){
	if(dataSet[i][0]==sex){
		sum=sum+1;
		u=u+dataSet[i][column];
		//printf("%lf\n",dataSet[i][column]);
	}
}
u=u/sum;

//求标准差
double numSum=0;
for(i=0;i<dataLen;i++){
	if(dataSet[i][0]==sex){
		numSum=numSum+pow( dataSet[i][column]-u , 2 );
	}
}
p=sqrt(numSum/dataLen);

只要有了平均值和标准差，我们就能通过高斯分布的概率密度函数来获得以下这四个概率:

P(身高=160|性别=女性)、P(体重=50|性别=女性)

P(身高=160|性别=男性)、P(体重=50|性别=男性)