贝叶斯实验报告.docx

文档介绍：-
z.
HUNAN UNIVERSITY
人工智能实验报告
题目实验三：分类算法实验
学生匿名
学生** 2013080702**
专业班级智能科学与技术1302班
指导教师袁进
一．实验目的
了解朴素定数据D时可能性最大的假设h，h被称为极大后验假设〔MAP〕确定MAP的方法是用贝叶斯公式计算每个候选假设的后验概率，计算式如下:
h_map=argma* P(h|D)=argma* (P(D|h)*P(h))/P(D)=argma* P(D|h)*p(h) (h属于集合H)
。输入为：均指向量、先验概率、协方差矩阵、输入学习数据*,测试数据类别*LABEL,。〔选做〕。
四、实验步骤：
1．仔细阅读并了解实验数据集；
2．使用任何一种熟悉的计算机语言(比方C,Java或者matlab)实现朴素贝叶斯算法；
3．利用朴素贝叶斯算法在训练数据上学习分类器,训练数据的大小分别设置为：前100个数据，前200个数据，前500个数据，前700个数据，前1000个数据，前1350个数据；
4．利用测试数据对学习的分类器进展性能评估；
5．统计分析实验结果并上交实验报告；
A源代码:
package Bayes;
import ;
import;
import*ception;
import ;
import*ception;
import ;
import ;
import;
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z.
publicclass NaiveBayesTool {
/*
* 申明全局变量 // 前面是自己的属性，后面是value的属性
* */
inttestTotal = 0;// 训练样本数量
intpredictTotal = 0;// 测试样本的数据
intpredictSucess = 0;// 预测成功的数量
//存储数量
publicint[][] buy=newint[4][4];//vhigh,high,med,low
publicint[][] maint=newint[4][4];//vhigh,high,med,low
publicint[][] door=newint[4][4];//2,3,4,5more
publicint[][] person=newint[3][4];//2,4,more
publicint[][] lug_boot=newint[3][4];//small ,med,big
publicint[][] safe=newint[3][4];//low,med,high
publicint[] ClassValues=newint[4];//unacc,acc, good,vgood
String[] ClassValueName = { "unacc", "acc", "good", "vgood" };
//存储概率
float[] ClassValue_gl = newfloat[4];// unacc-0 a