用python写一个贝叶斯json文件的分类算法

以下是一个简单的贝叶斯分类算法的Python代码，可以根据给定的JSON文件数据进行分类：

import json
import math

# 读取JSON文件
with open('data.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)

# 计算各个类别的概率
classes = {}
for item in data:
    if item['class'] not in classes:
        classes[item['class']] = 1
    else:
        classes[item['class']] += 1
total = len(data)
for c in classes:
    classes[c] /= total

# 计算每个属性在各个类别中的概率
attributes = {}
for item in data:
    for attr in item['attributes']:
        if attr not in attributes:
            attributes[attr] = {}
        if item['class'] not in attributes[attr]:
            attributes[attr][item['class']] = 1
        else:
            attributes[attr][item['class']] += 1

# 分类函数
def classify(item):
    scores = {}
    for c in classes:
        scores[c] = math.log(classes[c])
        for attr in item['attributes']:
            if attr in attributes:
                if c in attributes[attr]:
                    scores[c] += math.log(attributes[attr][c] / classes[c])
                else:
                    scores[c] += math.log(0.01 / classes[c])
            else:
                scores[c] += math.log(0.01 / classes[c])
    return max(scores, key=scores.get)

# 测试函数
def test(test_data):
    correct = 0
    for item in test_data:
        if classify(item) == item['class']:
            correct += 1
    accuracy = correct / len(test_data)
    print('Accuracy:', accuracy)

# 测试数据
test_data = [
    {'class': 'A', 'attributes': {'a': 1, 'b': 1}},
    {'class': 'A', 'attributes': {'a': 2, 'b': 2}},
    {'class': 'B', 'attributes': {'a': 1, 'b': 2}},
    {'class': 'B', 'attributes': {'a': 2, 'b': 1}},
]

# 测试
test(test_data)

这个算法假设每个属性的取值都是离散的，并且每个属性在每个类别中的取值概率是独立的。如果需要处理连续的属性或者属性之间存在关联关系的情况，需要使用其他的分类算法。