c语言实现朴素贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类器，适用于文本分类、垃圾邮件过滤等问题。在C语言中，可以使用以下步骤实现朴素贝叶斯分类器：

1. 数据预处理：将文本数据转换为数值特征向量，可以使用词袋模型、TF-IDF等方法。
2. 计算先验概率：根据训练集计算每个类别的先验概率P(c)。
3. 计算条件概率：对于每个特征j，统计在类别c下特征j的出现频率P(xj|c)，并根据贝叶斯公式计算条件概率。
4. 分类预测：对于新的文本样本，计算每个类别的后验概率P(c|x)，选择具有最大后验概率的类别作为预测结果。

以下是一个简单的朴素贝叶斯分类器的实现示例：

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

#define MAX_FEATURES 1000
#define MAX_SAMPLES 1000
#define MAX_LABELS 10

// 训练数据
int x[MAX_SAMPLES][MAX_FEATURES];
int y[MAX_SAMPLES];

// 模型参数
int n_features;
int n_samples;
int n_labels;
double prior[MAX_LABELS];
double conditional[MAX_FEATURES][MAX_LABELS][2];

// 数据预处理
void preprocess_data()
{
    // TODO: 实现数据预处理，将文本数据转换为数值特征向量
}

// 训练模型
void train_model()
{
    // 计算先验概率
    for (int i = 0; i < n_samples; i++) {
        prior[y[i]]++;
    }
    for (int i = 0; i < n_labels; i++) {
        prior[i] /= n_samples;
    }

    // 计算条件概率
    for (int i = 0; i < n_features; i++) {
        for (int j = 0; j < n_samples; j++) {
            conditional[i][y[j]][x[j][i]]++;
        }
        for (int k = 0; k < n_labels; k++) {
            conditional[i][k][0] /= prior[k] * n_samples;
            conditional[i][k][1] /= prior[k] * n_samples;
        }
    }
}

// 预测新样本
int predict(int *sample)
{
    double likelihood[MAX_LABELS];
    for (int i = 0; i < n_labels; i++) {
        likelihood[i] = log(prior[i]);
        for (int j = 0; j < n_features; j++) {
            likelihood[i] += log(conditional[j][i][sample[j]]);
        }
    }
    int max_label = 0;
    for (int i = 1; i < n_labels; i++) {
        if (likelihood[i] > likelihood[max_label]) {
            max_label = i;
        }
    }
    return max_label;
}

int main()
{
    // 加载数据
    preprocess_data();

    // 训练模型
    train_model();

    // 预测新样本
    int sample[MAX_FEATURES];
    // TODO: 获取新样本数据
    int label = predict(sample);
    printf("Prediction: %d\n", label);

    return 0;
}

需要注意的是，上述代码中的数据预处理和新样本预测部分需要根据具体问题进行实现。另外，在计算条件概率时，为了避免概率为0的情况，可以使用拉普拉斯平滑或者加权平滑等方法进行平滑处理。