用weka贝叶斯公式决策分类的步骤是什么?求赐教.
来源：学生作业帮助网 编辑：六六作业网 时间：2024/11/21 18:57:36
用weka贝叶斯公式决策分类的步骤是什么?求赐教.
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你可以用程序debug跟踪一下,以前是weka中NaiveBayesSimple类的主要函数和作用.
(1) globalInfo()
返回该分类器的描述字符串．
(2) getTechnicalInformation()
返回一个TechnicalInformation类型的对象实例,包含该类的技术背景等信息．
(3) getCapabilities()
返回默认参数．
(4) BuildClassifier(Instances instances)
BuildClassifier()方法从一个训练数据集合instances构造一个分类器．求出所有名称型属性的后验概率,类属性的先验概率,数值属性的均值和方差,为后来的分类工作做准备．
(5) distributionForInstance (Instance instance)
该方法计算待分类实例instance属于各个类标的百分比,并且将各个百分比数值存于一个数组中,最后返回该数组．
(6)toString()
把分类器的参数（均值,方差,各先验概率,各后验概率）以字符串的形式返回．
(7)normalDens(double x,double mean,double stdDev)
该方法用于根据正态分布（均值为mean,方差为stdDev）计算数值型属性当属性值为x时的概率密度．
(8) getRevision()
返回程序的版本号．
(9) Main()
当类从命令行被执行时,就会调用main()方法．他只是用所给的命令行选项告诉Weka的Evaluation类来评估朴素贝叶斯,并且打印所得到的数组．完成这个功能的一行表达式包括在try-catch声明中．try-catch声明用于发现Weka例程或其他Java方法中抛出的各种异常．
1.转换数据格式为ARFF。
2.weka添加数据，对数据进行预处理，包括删除无用属性，转换数据格式等
3.在分类一栏选择J48分类器进行分类
1.打开文件
2.选择分类器，Bayes下面的BayesNet,选择测试选项
3.点击Start就可以了啊