朴素贝叶斯算法c++代码
时间: 2024-06-22 16:03:13 浏览: 2
朴素贝叶斯算法(Naive Bayes Algorithm)是一种基于概率的分类方法,它假设特征之间相互独立,即使在实际情况中这种假设可能不成立,但朴素贝叶斯在许多场景下依然表现良好。以下是一个简单的朴素贝叶斯分类器在C++中的实现概述:
```cpp
#include <iostream>
#include <vector>
#include <map>
#include <cmath>
class NaiveBayesClassifier {
public:
void train(const std::vector<std::pair<std::string, int>>& data, const std::string& class_column) {
// 初始化类别计数和特征频率
classes_ = unique_classes(data);
class_probabilities_ = calculate_class_probabilities(classes_, data);
feature_probabilities_ = calculate_feature_probabilities(classes_, data, class_column);
}
int classify(const std::string& input) const {
double max_probability = -INFINITY;
std::string predicted_class;
for (const auto& class_label : classes_) {
double probability = class_probabilities_[class_label];
for (const auto& feature : input.split(",")) {
probability *= feature_probabilities_[class_label][feature];
}
if (probability > max_probability) {
max_probability = probability;
predicted_class = class_label;
}
}
return predicted_class;
}
private:
std::vector<std::string> unique_classes(const std::vector<std::pair<std::string, int>>& data) {
// 实现计算类别列表
}
std::map<std::string, double> calculate_class_probabilities(const std::vector<std::string>& classes, const std::vector<std::pair<std::string, int>>& data) {
// 实现计算每个类别的概率
}
std::map<std::string, std::map<std::string, double>> calculate_feature_probabilities(const std::vector<std::string>& classes,
const std::vector<std::pair<std::string, int>>& data,
const std::string& class_column) {
// 实现计算每个类别下每个特征的概率
}
std::vector<std::string> classes_;
std::map<std::string, double> class_probabilities_;
std::map<std::string, std::map<std::string, double>> feature_probabilities_;
};
int main() {
// 假设有一个数据集和列名
std::vector<std::pair<std::string, int>> training_data = ...;
std::string class_column = "label";
NaiveBayesClassifier nb;
nb.train(training_data, class_column);
std::string input = "feature1,feature2,feature3";
int predicted_class = nb.classify(input);
std::cout << "Predicted class: " << predicted_class << std::endl;
return 0;
}
```
这个示例仅提供了算法的基本框架,实际的C++代码会更复杂,包括处理数据预处理、输入验证、概率计算等细节。如果你对特定部分有疑问,例如如何计算概率或如何处理输入,请告诉我,我会进一步解释。另外,如果你想要了解如何使用C++库(如mlpack或Dlib)实现朴素贝叶斯,我也可以提供相关资源链接。