分类算法之朴素贝叶斯--案例与代码解析

最新推荐文章于 2025-06-13 23:22:24 发布

原创

最新推荐文章于 2025-06-13 23:22:24 发布 · 3.2k 阅读

3 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#算法 #spark #scala

本文介绍了如何使用Scala和Spark Mllib实现朴素贝叶斯分类算法。通过三个实例，包括分辨微博僵尸粉的案例，详细讲解了数据预处理、特征工程和模型求解的过程，提供了数据格式转换的方法，并引用了相关学习资源。

注：案例使用语言为scala;并基于Spark Mllib

2.朴素贝叶斯实例

在进行朴素贝叶斯实验之前，需要预处理数据格式如下：

label,factor1 factor2 .... factorn

如：
0,1 0 0
0,2 0 0
1,0 1 0
.......

其中，第一列为类别标签，后面以空格隔开的为特征（因子）

2.1 实例一

//导入包
import org.apache.spark.mllib.util.MLUtiles
import org.apache.spark.mllib.{SparkConf,SparkContext}
import org.apache.spark.mllib.classification.{NaiveBayes,NaiveBayesModel}
import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors
import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint

object BayesTest{
 def main(args:Aarray[String]){
  val conf = new SparkConf()