java贝叶斯算法实现（java实现朴素贝叶斯算法）
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如何用java实现贝叶斯网络模型构建和参数学习
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document.writeln("Connection conn; try { Class.forName(/"扮嫌oracle.jdbc.driver.OracleDriver/"); conn = DriverManager.getConnection(/"jdbc:oracle:thin:@127.0.0.1:1521:taian/", /"hr/", /谨谈"hr/"); //连接Oracle conn.setAutoCommit(false); Statement myStat = conn.createStatement(); String sqlTxt = /"update BankAccount set account=account-/" + this.amount.getText() + /" where accId=/" + this.payOut.getText(); System.out.println(/"第一步 执行:/" + sqlTxt); // 从汇出方扣减 try { int affectedRow = myStat.executeUpdate(sqlTxt); System.out.println(/"从汇出方扣减/" + this.amount.getText() + /"元,修改了/" + affectedRow + /"行数据./"); sqlTxt = /"update BankAccount set account=account+/" + this.amount.getText() + /" where accId=/" + this.saveIn.getText(); System.out.println(/"第二步 执行:/" + sqlTxt); affectedRow = myStat.executeUpdate(sqlTxt); System.out.println(/"从汇入方增加/" + this.amount.getText() + /"元,修改了/" + affectedRow + /"行数据./"); // 事务成功结束, 提交 conn.commit(); } catch (SQLException sqlEx) { System.out.println(/"耶!语句写错了吧/"); sqlEx.printStackTrace(); // 事务中断,整体回滚到事务开始前状态 conn.rollback(); } // 汇入方增加祥缺碰帐户余额 myStat.close(); conn.close(); } catch (Exception ex) { System.out.println(/"反正是出错了./"); } }//");
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贝叶斯算法
贝叶斯算法是统计学的一种分类方法，它是一类利用概率统计衡厅搭知识进行分类的算法。
在许多场合，朴素贝叶斯分类算法可以与决策树和神经网络分类算法相媲美，该算法能运用到大型数据库中，而且方法简单、分类准确率高、速度快。
由于贝叶斯定理假设一个属性值对给定类的影响独立于其它属性的值，而此假设在实际情况中经常是不成立的，因此其分类准确率可能会下降。为此，就衍生出许多降低独立性假设的贝叶斯分类算法，如TAN（tree augmented Bayes network）算法。
TAN算法树增强型朴素贝叶斯算法
TAN算法通过发现属性对之间的依赖关系来降低NB中任咐拿意属性之间独立的假设。它是在NB网络结构的基础上增加属性对之间的关联来实现的。实现方法是：用结点表示属性，用有向边表示属性之间的依赖关系，把类别属性作为根结点，其余所有属性都作为它的子节点。
通常，用虚线代表NB所需的边，用实线代表新增的边。属性Ai与Aj之间的边意味着属性Ai对类别变量C的影响还取决于属伏搜性Aj的取值。这些增加的边需满足下列条件：类别变量没有双亲结点，每个属性有一个类别变量双亲结点和最多另外一个属性作为其双亲结点。
由于在TAN算法中考虑了n个属性中（n-1）个两两属性之间的关联性，该算法对属性之间独立性的假设有了一定程度的降低，但是属性之间可能存在更多其它的关联性仍没有考虑，因此其适用范围仍然受到限制。
贝叶斯分类算法的基本步骤
主要有以下7个步骤：
1. 收集大量的垃圾邮件和非垃圾邮件，建立垃圾邮件集和非垃圾邮件集。
2. 提取邮件主题和邮件体中的独立字符串，例如 ABC32，￥234等作为TOKEN串并统计提取出的TOKEN串出现的次数即字频。按照上述的方法分别处理垃圾邮件集和非垃圾邮件集中的所有邮件。
3. 每一个邮件集对应一个哈希表，hashtable_good对应非垃圾邮件集而hashtable_bad对应垃圾邮件集。表中存储TOKEN串到字频的映射关系。
4. 计算每个哈希表中TOKEN串出现的概率P=（某TOKEN串的字频）/（对应哈希表的长度）。
5. 综合考虑hashtable_good和hashtable_bad，推断出当新来的邮件中出脊含现某个TOKEN串时，该新邮件为垃圾邮件的概率。数学表达式为：
A 事件 ---- 邮件为垃圾邮件；
t1,t2 …….tn 代表 TOKEN 串
则 P （ A|ti ）表示在邮件中出现 TOKEN 串 ti 时，该邮件为垃圾邮件的概率。
设
P1 （ ti ） = （ ti 在 hashtable_good 中的值）
P2 （ ti ） = （ ti 在 hashtable_ bad 中的值）
则 P （ A|ti ） =P2 （ ti ） /[ （ P1 （ ti ） +P2 （ ti ） ] ；
6. 建立新的哈希表hashtable_probability存储TOKEN串ti到P（A|ti）的映射
7. 至此，垃圾邮件集和非垃圾邮件集的学习过程结束。根据建立的哈希表 hashtable_probability可以估计一封新到的邮件为垃圾邮件的可能性。
当新到一封邮件时，按照步骤2，生成TOKEN串。查询hashtable_probability得到该TOKEN 串的键值。
假设由该邮件共得到N个TOKEN 串，t1,t2…….tn,hashtable_probability中对应的值为 P1 ， P2 ， ……PN ， P(A|t1 ,t2, t3……tn) 表示在邮件中同时出现多个TOKEN串t1,t2……tn时，该邮件为垃圾邮件的概率。
由复合概率公式樱祥笑可得
P(A|t1 ,t2, t3……tn)=（P1*P2*……PN）/[P1*P2*……PN+（1-P1）*（1-P2）*……（1-PN）]
当 P(A|t1 ,t2, t3……tn) 超过预定阈值时，就可宴缓以判断邮件为垃圾邮件。
（C++或java）贝叶斯分类器分多类的话怎么设计
最简单的你可以空腊使用Matlab自带的亩亏衡NaiveBayes.fit()函数。
如果一定要自己设计，你可以采用one-versus-all策略，将多个二元分类器组合成多元迅做分类器。
祝你成功。
贝叶斯网络算法Java实现
public static void main(String[] args){
int n=10;//定义n
int[] π={};//定义存放π的数组
for(int i=0;i++;in){
π[i]=Ф;
int Pold=g(i,π[i]);//调用g方法
boolean OkToProceed=true;//定义布尔值
while(OkToProceed Math.abs(π[i])正宽迟u){
//写不下去了。。。好多都巧戚不知道是什么举李方法
}
}
}
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