标签：对象 0.00 val class 美的 rgs 最小 欧美 ica
条件概率公式：
这个公式非常简单，就是计算在B发生的情况下，A发生的概率。但是很多时候，我们很容易知道P(A|B)，需要计算的是P(B|A)，这时就要用到贝叶斯定理：
朴素贝叶斯分类的推导过程就不详述了，其流程可以简单的用一张图来表示：
举个简单的例子来说，下面这张表说明了各地区的人口构成：
这个时候如果一个黑皮肤的人走过来（一个待分类项(0,0,1)），他是来自欧美，亚洲还是非洲呢？可以根据朴素贝叶斯分类进行计算：
欧美=0.30×0.90×0.20×0.40=0.0216
亚洲=0.95×0.10×0.05×0.40=0.0019
非洲=0.90×1.00×0.90×0.20=0.1620
即他来自非洲的可能性最大，来自欧美的可能性次之，来自亚洲的可能性最小，那么我们就判断他来自非洲，这和我们日常生活中的经验是一致的。
如果特征属性是连续值，则按照下面的公式计算：
直接上代码：
import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.mllib.classification.NaiveBayes import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object NaiveBayesTest { def main(args: Array[String]) { // 设置运行环境 val conf = new SparkConf().setAppName("Naive Bayes Test") .setMaster("spark://master:7077").setJars(Seq("E:\\Intellij\\Projects\\MachineLearning\\MachineLearning.jar")) val sc = new SparkContext(conf) Logger.getRootLogger.setLevel(Level.WARN) // 读取样本数据并解析 val dataRDD = sc.textFile("hdfs://master:9000/ml/data/sample_naive_bayes_data.txt") val parsedDataRDD = dataRDD.map { line => val parts = line.split(‘,‘) LabeledPoint(parts(0).toDouble, Vectors.dense(parts(1).split(‘ ‘).map(_.toDouble))) } // 样本数据划分,训练样本占0.8,测试样本占0.2 val dataParts = parsedDataRDD.randomSplit(Array(0.8, 0.2)) val trainRDD = dataParts(0) val testRDD = dataParts(1) // 建立贝叶斯分类模型并训练 val model = NaiveBayes.train(trainRDD, lambda = 1.0, modelType = "multinomial") // 对测试样本进行测试 val predictionAndLabel = testRDD.map(p => (model.predict(p.features), p.label, p.features)) val showPredict = predictionAndLabel.take(50) println("Prediction" + "\t" + "Label" + "\t" + "Data") for (i <- 0 to showPredict.length - 1) { println(showPredict(i)._1 + "\t" + showPredict(i)._2 + "\t" + showPredict(i)._3) } val accuracy = 1.0 * predictionAndLabel.filter(x => x._1 == x._2).count() / testRDD.count() println("Accuracy=" + accuracy) } }
其中，NaiveBayes是贝叶斯分类伴生对象，train方法进行模型训练，三个参数分别是训练样本，平滑参数和模型类别。模型类别有两个：multinomial（多项式）和bernoulli（伯努利），这里使用的是multinomial。predict方法根据特征值进行判断分类。
运行结果：
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原文地址：http://www.cnblogs.com/mstk/p/7069299.html
