朴素贝叶斯分类

目标：求
P（y=1|x）
P（y=-1|x）

根据贝叶斯公式：P(x|y)P(y)=P(y|x)
目标即：
P(y|x)=P(x|y)P(y)/P(x)
即：
P(y=1|x)=P(x|y=1)P(y=1)/P(x)
P(y=-1|x)=P(x|y=-1)P(y=-1)/P(x)
思路：从结果出发，即求P(y)的分布和先验概率P(x|y)分布，通过统计先验可得。

# 朴素贝叶斯算法
# 原理 P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)

import numpy as np

# 创建一个array ,每个样本有两个特征，第三个数据为类别，类别有两个1和-1，共6组数据
a = np.array([(1, 1, 1), (1, 2, 1), (1, 3, 1), (2, 1, 1), (2, 2, 1), (2, 3, -1), (3, 1, 1), (3, 2, -1), (3, 3, -1)]);

# 求P(A)
a1 = 0;
a0 = 0;
for ai in a:
    if ai[1] == 1:
        a1 += 1;
    else:
        a0 += 1;

pa1 = a1;
pa0 = a0;
print(pa1, pa0)

# 求解P(B|A)=P(B1|A)*P(B2|A)*P(B3|A)

# 第一维度分类，第二维度，区分特征，第三维度区分特征值
pBA = np.zeros(12).reshape((2, 2, 3));

for ai in a:
    if ai[2] == 1:
        pBA[1][0][ai[0] - 1] += 1;
        pBA[1][1][ai[1] - 1] += 1;
    else:
        pBA[0][0][ai[0] - 1] += 1;
        pBA[0][1][ai[1] - 1] += 1;

print(pBA)

print("--------------end------------------")


# 原理 P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)  ==>  P(A|B)=P(B|A)*P(A)  ==> P(B1|A)*P(B2|A)*P(B3|A)*P(A)

def classify(x, y):
    y1 = pBA[1][0][x - 1] * pBA[1][1][y - 1] * pa1;
    y0 = pBA[0][0][x - 1] * pBA[1][1][y - 1] * pa0;
    print(y1, y0);
    if y1 > y0:
        return 1;
    else:
        return -1;

# test
print(classify(3, 2))

不如