朴素贝叶斯分类方法

朴素贝叶斯分类器

Naive Bayesian Classifier

C语言实现

信息电气工程学院

计算本1102班

20112212465

马 振 磊1.贝叶斯公式

通过贝叶斯公式，我们可以的知在属性F1-Fn成立的情况下，该样本属于分类C的概率。

而概率越大，说明样本属于分类C的可能性越大。

若某样本可以分为2种分类A，B。

要比较P(A | F1,F2......) 与 P(B | F1,F2......)的大小只需比较，P(A)P(F1,F2......| A) ,与P(B)P(F1,F2......| B) 。

因为两式分母一致。

而P(A)P(F1,F2......| A)可以采用缩放为P(A)P(F1|A)P(F2|A).......(Fn|A)

因此，在分类时，只需比较每个属性在分类下的概率累乘，再乘该分类的概率即可。

分类 属性outlook 属性temperature 属性humidity 属性wind

no sunny hot high weak

no sunny hot high strong

yes overcast hot high weak

yes rain mild high weak

yes rain cool normal weak

no rain cool normal strong

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朴素贝叶斯分类器

Naive Bayesian Classifier

C语言实现

信息电气工程学院

计算本1102班

20112212465

马 振 磊1.贝叶斯公式

通过贝叶斯公式，我们可以的知在属性F1-Fn成立的情况下，该样本属于分类C的概率。

而概率越大，说明样本属于分类C的可能性越大。

若某样本可以分为2种分类A，B。

要比较P(A | F1,F2......) 与 P(B | F1,F2......)的大小只需比较，P(A)P(F1,F2......| A) ,与P(B)P(F1,F2......| B) 。

因为两式分母一致。

而P(A)P(F1,F2......| A)可以采用缩放为P(A)P(F1|A)P(F2|A).......(Fn|A)

因此，在分类时，只需比较每个属性在分类下的概率累乘，再乘该分类的概率即可。

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2019年1月

4.2交通事故责任问题自动驾驶的出现就是为了减轻驾驶员的负担袁减少交通事故的出现袁然而不可避免的袁自动驾驶车辆也会出现交通事故遥2016年谷歌一辆改装版雷克萨斯自动驾驶汽车试图通过变换车道规避前方障碍物袁但迎面与一辆公共汽车相撞曰无独有偶袁2016年Tesla的自动驾驶车辆在道路交叉口处也发生了严重的交通事故袁导致乘客不幸丧生[2]遥针对诸如此类的交通事故袁到底应由谁承担相应的法律责任钥车主尧汽车制造商尧人工驾驶员应当如何分责袁现有的交通法并未进行细致的规定[7]袁而未来长期一段时间袁人工驾驶和自动驾驶一定是协同发展的袁必须建立一个完善的交通责任体系袁健全社会监督管理体制遥4.3交通相关从业人员的转型问题随着自动驾驶技术的普及袁可以预料到我们的生活将发生翻天覆地的变化袁自动驾驶技术就是要让自己成为自己的司机袁所以自动驾驶的出现袁影响最大的就是专职司机袁未来我们可能再没有司机这个职业袁现在的司机必将面临转型的问题遥我国的专职司机不在少数袁如何妥善安排这些即将失业的人员也是一个重点问题遥其次自动驾驶的出现就是为了提高汽车的安全性袁据研究报告指出袁无人驾驶汽车将减少美国90%的交通事故[8]袁这也预示着无人驾驶汽车对于车险的需求量减少袁从事车险的人员也将大幅降低曰交通事故变少袁对交通执法人员的需求也将变少袁但是由于自动驾驶交通事故责任鉴定没有明确的法律袁这也要求执法人员的专业性进一步提高遥5结论自动驾驶技术的普及是未来不可阻挡的趋势袁针对自动驾驶技术的现状袁文中从交通基础设施的更新换代尧自动驾驶车辆的交通事故尧交通相关从业人员的转型三个方面论述了自动驾驶技术给交通带来的挑战袁为未来城市交通系统该如何结合自动驾驶技术协同发展提供了切入点遥参考文献[1]陈虹袁郭露露袁边宁.对汽车智能化进程及其关键技术的思考[J].科技导报袁2017袁35渊11冤院52~59.[2]保丽霞袁张驰袁王杉.自动驾驶环境下交通基础设施协同建设思考[J].交通与运输袁2018袁34渊02冤院4~6.[3]石娟袁田晓笛袁王建培.自动驾驶分级方法及测试技术[J].汽车工程师袁2018渊09冤院18~21.[4]黄伟.自动驾驶汽车传感器技术产业分析[J].信息通信技术与政策袁2018渊08冤院40~44.[5]李克强袁戴一凡袁李升波袁边明远.智能网联汽车渊ICV冤技术的发展现状及趋势[J].汽车安全与节能学报袁2017袁8渊01冤院1~14.[6]朱敏慧.人工智能推进自动驾驶研发进程[J].汽车与配件袁2018渊20冤院38~39.[7]袁思雨.浅议自动驾驶的法律问题要要要从交通事故责任谈起[J].法制与社会袁2018渊30冤院51~52.[8]Kockelman,Kara,etal.Implicationsofconnectedandautomatedvehi鄄clesonthesafetyandoperationsofroadwaynetworks:Afinalreport.No.FHWA/TX-16/0-6849-1袁2016.收稿日期：2018-12-22朴素贝叶斯分类算法应用研究郭勋诚（成都七中嘉祥外国语学校，四川省成都市610000）【摘要】在现今社会飞速发展的背景下，机器学习等高科技信息化产业在推动全世界社会经济与科技的发展过程中起到了相当重要的作用。本文主要是针对机器学习算法中的朴素贝叶斯算法进行研究，贝叶斯分类算法是机器学习和数据挖掘研究领域的一个重要算法。其中朴素贝叶斯算法是贝叶斯分类算法中较为基础和简便的一种分类算法。朴素贝叶斯算法的优点包括稳定性高，简便，高效和理论基础强等。朴素贝叶斯算法的分类质量在很大的程度上取决于构造方法的选择，以及待分类数据的特性和数量。朴素贝叶斯的基本要求是各个数据间必须为独立性事件。但在现实生活中，往往很难获得满足独立性的事件，因此朴素贝叶斯算法在实际应用上有较大的局限性。本文依次对分类算法的概念，贝叶斯算法的原理，朴素贝叶斯算法的原理、流程及运用进行说明与讨论，同时也列举了相关的例证，最后对朴素贝叶斯算法进行了总结。【关键词】贝叶斯算法；机器学习【中图分类号】TP181【文献标识码】A【文章编号】1006-4222（2019）01-0241-021引言高科技信息化工程在推动科技以及经济发展中发挥着重要的作用袁其中机器学习以及深度学习等领域在推动人类的进步过程中起着至关重要的作用遥机器学习渊MachineLearn鄄ing冤是一门涵盖数学尧计算机尧生物等领域的一门交叉学科袁其主要研究计算机如何模仿人类的学习过程来获取新知识袁从而完善自己的网络化系统袁改善自身的功能遥机器学习也是人工智能的核心袁它是使计算机变为人工智能的主要途径遥朴素贝叶斯算法是机器学习和数据挖掘探究领域的一个重要的算法遥朴素贝叶斯算法主要具有稳定性高袁简便袁高效和理论基础强的优点遥但因其所需的数据需要有较强的独立性袁在现实生活中较难以实现袁所以在平常的使用中也有一定的局限性袁又因为缺少位点来构造100豫的映射规则袁从而限制了其精确度遥本文首先介绍了分类算法渊第2节冤袁贝叶斯定理渊第3节冤朴素贝叶斯算法的原理渊第4.1节冤袁优缺点渊第4.2节冤及运用渊第4.3节冤袁最后对朴素贝叶斯算法进行总结和相关的拓展渊第5节冤遥2分类算法分类在数学上的定义是指由集合A和集合B来确定映射规则袁使任意的x沂A有且仅有一个y沂B使得y=f渊x冤成立遥其中A叫做类别集合袁属于A中的每一个元素都属于一个类别曰而B叫做项集合袁B中每一个元素都是待分类项曰f叫做分类器遥这里所说的分类算法的任务就是构造分类器f袁从而达到分类的目的遥举一个很简单的例子袁如去医院看病袁需要根据病人的情况渊待分类数据特征冤袁医生所受教育情况渊构造方法冤袁医生经验渊训练样本数冤来综合考虑袁决定最适合患者的论述2412019年1月医生来进行有效治疗遥但是在现实生活中袁我们往往是根据自己的经验或者是主观上的意识来进行分类器的选择和构造映射的关系袁然而在现实生活中袁分类问题缺少100%的理论依据来构造正确的映射规则袁所以一般而言袁构造出的分类器不能把每个待分类项进行绝对精确的分类遥3贝叶斯算法3.1条件概率在数学上p渊A渣B冤表示在事件B发生的条件下袁A事件发生的概率袁叫做事件B发生下A的条件概率袁其基本的求解公式为院p渊A渣B冤=p渊AB冤p渊B冤p渊A冤3.2贝叶斯公式贝叶斯公式中后验概率p渊B渣A冤通过A的参数值判断属于类别B的概率袁与先验概率不同袁后验概率通常不直观地体现出来遥概率P渊B冤体现了总体中的某个样本属于类别B的概率遥因此p渊A渣B冤作为先验概率袁体现了类别B中统计到的到事件A的概率袁P渊A冤是在数据集中观测到A的概率遥则有公式院p渊B渣A冤=p渊A渣B冤p渊B冤p渊A冤其中p渊B渣A冤为后验概率遥4朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是机器学习和数据挖掘探究领域的一个重要的算法遥它主要用于机器学习中的分类领域袁其中在文本分析尧舆情分析尧医疗诊断尧用户偏好分析等领域有广泛的应用遥其主要思想是在分类依据特征独立的假设下袁基于贝叶斯算法选择可能性最大的类别遥因此在训练时也比较容易袁不需要像其他机器学习算法一样使用梯度下降法等复杂算法寻求最优解袁而是通过训练数据集袁统计先验数据在选取各种特征的情况下的样本分布情况袁通过简单的贝叶斯公式进行计算就可得到后验概率最大的分类遥因此朴素贝叶斯分类算法是较容易使用且步骤较为简单的一种算法遥4.1朴素贝叶斯算法原理朴素贝叶斯分类器是基于贝叶斯分类算法的一种较为简单的分类器袁在经历了时间的检验之后袁朴素贝叶斯算法已经有了较强的理论依据遥其关键性因素在于朴素贝叶斯算法中各个数据需要相互独立袁互不干扰袁构造出来的算法需要依赖与这一较强的假设袁因此称之为朴素贝叶斯算法遥根据上文中提到的贝叶斯算法的基本公式可以得出袁在一定的集合A内袁有x1x2x3噎xn沂A袁且x1x2x3噎xn的性质完全独立且互不干扰遥也就是说事件x1尧x2尧x3噎xn相互独立袁事件x1的取值对x2尧xn等事件无关遥其中事件相互独立是一个很强的假设袁因为现实生活中的事件很少是完全相互独立的袁比如对于事件A院明天下雨和事件B院明天出去逛街袁这两个事件袁它们通常就不是完全不相关的事件遥因为如果明天下雨那么会大大降低出去玩的概率袁因此事件A和事件B就不是独立事件遥但对于事件A院投两次硬币袁第一次朝上和事件B院第二次朝上袁这两个事件就是相互独立的遥对于相互独立的两个事件A和B袁根据贝叶斯公式可以算出x1x2x3噎xn沂A在不同的分类属性B1B2B3噎Bn下的后验概率袁并且进行比较袁取其中最大的后验概率袁在此处假设为p渊Bn渣Ac冤袁则可以认为数据AC属于Bn的分类属性遥对于其他的数据An袁通过该算法可以类推出其最大的后验概率遥4.2朴素贝叶斯算法的优缺点朴素贝叶斯算法在机器学习和数据挖掘研究领域中是一种较为常用的分类算法遥其主要优点有稳定性高袁具体表现在朴素贝叶斯算法有较强的理论依据作为支撑遥其二是简便袁高效袁具体表现为朴素贝叶斯算法的逻辑简单袁易于算法的实现袁且出错率较低遥其三是所需要的分类过程中时空开销较小袁因为朴素贝叶斯算法的一大基本限制在于需要各个数据间的关系是独立的袁只会涉及二级储存遥即使朴素贝叶斯算法有较多的优点袁但其最突出的缺点就在于使用朴素贝叶斯算法需要满足各个数据间是相互独立互不干扰的袁在现实生活中很难实现袁因此并不能做到100%的准确度遥在属性有较强的关联性或者数据过于繁琐时袁朴素贝叶斯算法的效果往往不是很理想遥4.3朴素贝叶斯算法的运用及举例表1为某城市男性是否结婚的调查表遥渊1冤若为已婚院p渊已婚渣渊不高袁富袁不帅冤冤=p渊渊不高袁富袁不帅冤渣已婚冤p渊已婚冤p渊不高袁富袁不帅冤渊2冤若为未婚院p渊未婚渣渊不高袁富袁不帅冤冤=p渊渊不高袁富袁不帅冤渣未婚冤p渊未婚冤p渊不高袁富袁不帅冤通过计算则可分别计算出P渊已婚冤=23袁P渊未婚冤=13袁则我们可以进行判断袁该男士应当属于已婚范围遥除此之外朴素贝叶斯算法在文字识别袁图像识别方向有着较为重要的作用遥可以将未知的一种文字或图像袁根据其已有的分类规则来进行分类袁最终达到分类的目的遥5朴素贝叶斯算法的总结和相关拓展与决策树尧神经网络等分类算法进行比较袁在某些领域中朴素贝叶斯算法足够与他们相媲美袁并且在理论上袁朴素贝叶斯算法的错误率较低袁但是在实践的应用中袁因为难以找到互不相关尧互不影响的数据进行分类袁朴素贝叶斯算法难以达到100豫的准确率遥朴素贝叶斯算法的分类质量在很大的程度上取决于构造方法的选择尧待分类数据的特性及数量袁并且各个数据间必须互为独立性事件遥在无法进行较为精准的分类时袁可以和其他算法一起并用袁如决策树尧神经网络等袁以达到最佳的分类结果遥在社会高强度的运作和快速的发展下袁机器学习等高新技术产业是推动野第三次工业革命冶的重要手段和策略袁我们应当持续关注这方面的进展与科研结果力争做到与时代同行袁与发展并肩袁与国家同心遥参考文献[1]时雷袁虎晓红袁席磊.朴素贝叶斯分类算法及其应用研究[J].光盘技术袁2008渊11冤院54.收稿日期：2018-12-20人员编号高富帅婚否11011200003010141111表1某城市男性婚否调查表注院0代表否袁1代表是遥问院现在有一位野010冶的男士袁判断他是否婚否遥论述242

第２６卷第ｌ２期　电脑开发与应用　（总０９４７）　・５７・　

文章编号：１００３—５８５０（２０１３　ｌ　１２—００５７—０２　

基于朴素贝叶斯的文本分类　

菅小艳，崔彩霞　（太原师范学院计算机系，太原０３００１２）　

摘要：朴素贝叶斯是一种用于不确定性推理的方法，其原理简单，但是适用性却很强。将朴素贝叶斯用在文本分类　中。在传统的文本分类方法的基础上，对文本特征的选择做了改进，通过实验，达到了比较满意的效果。　关键词：朴素贝叶斯，分类器，文本分类，特征　中图分类号：ＴＰ３９１　文献标识码：Ａ　

Ｔｅｘｔ　Ｃａｔｅｇｏｒｉｚａｔｉｏｎ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｎａｉｖｅ　Ｂａｙｅｓｉａｎ　

ＪＩＡＮ　Ｘｉａｏ－ｙａｎ，ＣＵＩ　Ｃａｉ－ｘｉａ　（Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ　ｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒ　Ｓｃｉｅｎｃｅ，Ｔａｉｙｕａｎ　Ｎｏｒｍａｌ　Ｃｏｌｌｅｇｅ，Ｔａｉｙｕａｎ　０３００１２，Ｃｈｉｎａ）　

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｎａｉｖｅ　Ｂａｙｅｓｉａｎ　ｉｓ　ａ　ｍｅｔｈｏｄ　ｕｓｅｄ　ｉｎ　ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ　ｉｎｆｅｒｅｎｃｅ．ｉｔ　ｉｓ　ｓｉｍｐｌｅ，ｂｕｔ　ｖｅｒｙ　ｓｔｒｏｎｇ　

ａｐｐｌｉｃａｂｉｌｉｔｙ．Ｔｈｉｓ　ａｒｔｉｃｌｅ　ｕｓｅｓ　Ｎａｉｖｅ　Ｂａｙｅｓｉａｎ　ｉｎ　ｔｅｘｔ　ｃａｔｅｇｏｒｉｚａｔｉｏｎ．Ｏｎ　ｔｈｅ　ｂａｓｉｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ　ｔｅｘｔ　

ｃａｔｅｇｏｒｉｚａｔｉｏｎ　ｍｅｔｈｏｄ，ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ　ｉｍｐｒｏｖｅ　ｍｅｔｈｏｄ　ｏｆ　ｃｈｏｉｃｅ　ｏｆ　ｔｅｘｔ　ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ．Ｔｈｒｏｕｇｈ　ｔｈｅ　ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ，　

ｓａｔｉｓｆａｃｔｏｒｙ　ｒｅｓｕｌｔ　ｉｓ　ａｃｈｉｅｖｅｄ．　Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ｎａｉｖｅｂａｙｅｓｉａｎ，ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ，ｔｅｘｔｃａｔｅｇｏｒｉｚａｔｉｏｎ，ｆｅａｔｕｒｅ　

朴素贝叶斯分类器是一种最常见且原理简单，实