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naive貝葉斯文本分類,魏源 計科十班,樸素貝葉斯具有容易實現(xiàn)，運行速度快的特點，被廣泛使用,樸素貝葉斯算法簡介,在分類（classification）問題中，常常需要把一個事物分到某個類別。一個事物具有很多屬性，把它的眾多屬性看做一個向量，即x=(x1,x2,x3,xn)，用x這個向量來代表這個事物。 有類別集合 y=（y1,y2,y3,yn） 分別計算 p(y1|x) p(y2|x) p(y3|x) p(yn|x), 如果p(yk|x) =max p(y1|x) p(y2|x) p(y3|x) p(yn|x) , x就屬于yk類。,如何計算 p(yk|x) 方法：運用貝葉斯公式 p(yk|x)=p(x|yK)*p(yk)/p(x) 在之前已介紹x=(x1,x2,x3,xn)，樸素貝葉斯假設 x1,x2,x3,xn 是相互獨立的(樸素貝葉斯存在的bug) 則有 p( x | yk ) = p( x1,x2,x3,xn|yk ) = p( x1 | yk ) *p( x2 | yk ) . *p( xn | yk ) (1) (1)式中等式最右邊部分的各項是可以通過統(tǒng)計得到的， p(yk)和p(x)也是已知的，這樣我們就可以算出p(yk|x),現(xiàn)在開始進入本文的主旨部分：如何將貝葉斯分類器應用到語義消歧文本分類上來。 1 在文本分類中，假設我們有一個文檔d 和一個固定的 類集合C=c1,c2,cj 2 我們把一堆打了標簽的文檔集合作為訓練樣本，比如 就是說文本 “hello world” 的類型標簽是computer 3 通過訓練樣本來得到一個映射函數(shù)，可以把文本x映射到類型ck中,計算映射函數(shù)的多項式模型 設某文檔d=(t1,t2,tk)，tk是該文檔中出現(xiàn)過的單詞 ，允許重復 先驗概率P(c)= 類c下單詞總數(shù)/整個訓練樣本的單詞總數(shù) 類條件概率P(tk|c)=(類c下單詞tk在各個文檔中出現(xiàn)過的次數(shù)之和+1)/ (類c下單詞總數(shù)+|V|) V是訓練樣本的單詞表（即抽取單詞，單詞出現(xiàn)多次，只算一個） |V|則表示訓練樣本包含多少種單詞。,演示文本分類 本程序通過事先從文檔輸入訓練集，產(chǎn)生一個條件概率矩陣，來指導之后的文本分類。在分類結(jié)果完成后，用戶可以選擇分類是否正確，如果分類正確，新輸入的結(jié)果會作為新的訓練加入訓練集（昨

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