朴素贝叶斯分类算法实例C语言

朴素贝叶斯分类是一种基于概率统计的简单而强大的机器学习算法，它假设特征之间相互独立。在C语言中，我们可以使用这个算法对文本分类问题如垃圾邮件检测等进行简单的演示。

下面是一个简单的例子，我们将创建一个朴素贝叶斯分类器的基本结构：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>

// 定义单词计数结构
typedef struct {
    char *word;
    int count;
} WordCount;

// 计算文档中单词出现的概率
double calculate_probability(WordCount *words, int total_words, int word_count) {
    return (double)word_count / total_words;
}

// 分配和初始化单词计数数组
void initialize_word_counts(char *document, WordCount **word_counts, int *total_words) {
    // ...这里会遍历文档并计算每个单词的频率...
}

// 主函数 - 进行分类
int classify(char *document, WordCount *word_counts, int total_words, int num_classes) {
    double max_prob = 0;
    int class_index = -1;

    for (int i = 0; i < num_classes; ++i) {
        double probability = calculate_probability(word_counts[i], total_words, word_counts[i].count);
        if (probability > max_prob) {
            max_prob = probability;
            class_index = i;
        }
    }

    return class_index;
}

// 示例使用
int main() {
    // 模拟训练数据和测试文档...
    // 训练阶段分配、填充word_counts数组
    WordCount *train_data[2] = { /*...*/ };
    int train_total_words = 0;
    initialize_word_counts(train_data[0]->word, &train_data[0], &train_total_words);

    // 测试阶段
    char test_document[] = "这是一封垃圾邮件";
    int test_class = classify(test_document, train_data, train_total_words, 2); // 假设有两个类别（垃圾邮件和非垃圾邮件）

    printf("预测的类别: %d\n", test_class);
    return 0;
}

请注意，这是一个简化的版本，实际应用中需要处理更多细节，比如词干提取、停用词过滤以及计算文档属于每个类别的先验概率。此外，上述代码并未包含具体的概率计算部分，这部分通常涉及到哈希表来存储单词及其出现次数，并在分类时动态调整。