贝叶斯分类算法及其实现

　　贝叶斯算法描述及实现根据朴素贝叶斯公式，每个测试样例属于某个类别的概率= 所有测试样例包含特征词类条件概率P（tk|c）之积* 先验概率P（c） 在具体计算类条件概率和先验概率时，朴素贝叶斯分类器有两种模型：

　　（1） 多项式模型（ multinomial model ） –以单词为粒度类条件概率P（tk|c）=（类c下单词tk在各个文档中出现过的次数之和+1）/（类c下单词总数+训练样本中不重复特征词总数）先验概率P（c）=类c下的单词总数/整个训练样本的单词总数

　　（2） 伯努利模型（Bernoulli model） –以文件为粒度类条件概率P（tk|c）=（类c下包含单词tk的文件数+1）/（类c下文件总数+2） 先验概率P（c）=类c下文件总数/整个训练样本的文件总数本分类器选用多项式模型计算，根据斯坦福的《Introduction to Information Retrieval 》课件上所说，多项式模型计算准确率更高。

　　贝叶斯算法的实现有以下注意点：

　　1.计算概率用到了BigDecimal类实现任意精度计算；

　　2.用交叉验证法做十次分类实验，对准确率取平均值；

　　3.根据正确类目文件和分类结果文计算混淆矩阵并且输出；

　　4. Map《String，Double》 cateWordsProb key为“类目_单词”， value为该类目下该单词的出现次数，避免重复计算。

　　贝叶斯算法实现类如下

　 

　　测试结果显示14个测试实例中有13个分类是正确的，正确率为93%，说明算法能够给出一个准确的预测与分类，但是算法还需改进以提高正确率。

　　改进的可选方法之一：为避免单个属性值对分类结果的权重过大，例如当某属性值在某一类中出现0次时，该属性值就决定了测试实例已经不可能属于该类了，这就可能会造成误差，因此在计算概率时可能进行如下改进：将原先的P（Xk|Ci）=|Xk| / |Ci| 改为P（Xk|Ci）=（|Xk|+mp） / （|Ci|+m），其中m可设定为训练元组的个数，p为等可能假设的先验概率