用python手写代码实现贝叶斯判别分析

好的，下面是实现贝叶斯判别分析的Python代码：

import numpy as np

class BayesClassifier:
    def __init__(self):
        self.mean = None
        self.var = None
        self.n_classes = None

    def fit(self, X, y):
        # 获取样本数和特征数
        n_samples, n_features = X.shape
        # 获取类别数
        self.n_classes = np.unique(y).size
        # 初始化均值和方差
        self.mean = np.zeros((self.n_classes, n_features))
        self.var = np.zeros((self.n_classes, n_features))
        # 计算均值和方差
        for c in range(self.n_classes):
            X_c = X[y == c]
            self.mean[c, :] = X_c.mean(axis=0)
            self.var[c, :] = X_c.var(axis=0)

    def predict(self, X):
        # 计算后验概率
        posterior = np.zeros((X.shape[0], self.n_classes))
        for c in range(self.n_classes):
            prior = np.log(1/self.n_classes)
            evidence = np.sum(np.log(self.var[c,:])+np.square(X-self.mean[c,:])/self.var[c,:],axis=1)
            posterior[:,c] = -0.5 * evidence + prior
        # 返回预测结果
        return np.argmax(posterior, axis=1)

这里实现了一个简单的贝叶斯分类器，其中：

- `fit`方法用于训练模型，输入训练集`X`和标签`y`，计算每个类别的均值和方差；
- `predict`方法用于预测样本的类别，输入测试集`X`，计算每个样本属于每个类别的后验概率，并返回概率最大的类别作为预测结果。

需要注意的是，这里使用了对数概率来避免数值下溢问题，同时还假设各个特征之间是独立的。