请用伪代码的形式描述朴素贝叶斯算法的过程?

以下是朴素贝叶斯算法的伪代码：

输入：训练数据集D={x1, x2, ..., xn}，其中每个样本xi=(x1i, x2i, ..., xmi, yi)，m为属性数，类别为yi∈{c1, c2, ..., ck}
输出：朴素贝叶斯分类器

1. 对每个类别ci计算先验概率P(ci)，即在D中属于ci的样本占总样本数的比例
   P(ci) = |{xi∈D: yi=ci}| / n, i=1,2,...,k
2. 对每个属性xj，计算在每个类别ci下的条件概率P(xj|ci)，即该属性在属于ci的样本中取某个值的概率
   P(xj|ci) = |{xi∈D: xi,j=xj, yi=ci}| / |{xi∈D: yi=ci}|
3. 对于新样本x=(x1, x2, ..., xm)，计算其属于每个类别ci的后验概率P(ci|x)
   P(ci|x) = P(ci) * ∏P(xj|ci), j=1,2,...,m
4. 将x分类到后验概率最大的类别
   y_hat = argmax P(ci|x), i=1,2,...,k
5. 返回朴素贝叶斯分类器

其中，|S|表示集合S的元素个数，xi,j表示样本xi的第j个属性值，P(ci)表示类别ci的先验概率，P(ci|x)表示在给定样本x的条件下，类别ci的后验概率，argmax表示取使得后面函数取得最大值的参数。在实际应用中，需要注意的是“零概率问题”，即某个属性值在某个类别下没有出现过，导致条件概率P(xj|ci)为0的情况，可以通过平滑处理等方法来解决。