朴素贝叶斯算法的Python实现

注意：1、代码中的注释请不要放在源程序中运行，会报错。

    2、代码中的数据集来源于http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Car+Evaluation

    3、对于朴素贝叶斯的原理，可以查看我的前面的博客

# Author :Wenxiang Cui
# Date :2015/9/11
# Function: A classifier which using naive Bayesian algorithm 

import math

class Bayesian:
	def __init__(self):
		self.dataS = [] # 训练样本集DataSource
		self.attriList = [] # 属性集合
		self.desClass = 0 # 分类目标属性在attriList中的位置
	def loadDataS(self,fileName,decollator):
		#input： 
		#		fileName - DataSource 的文件名
		#		decollator - DataSource 中每个字段之间的分割符，有可能是空格或','
		#function : 
		#		从磁盘中读取数据并转化为较好处理的列表	
		items = []
		fp = open(filename,'r')
		lines = fp.readlines()
		for line in lines:
			line = line.strip('\n')
			items.append(line)
		fp.close()

		i = 0
		b = []
		for i in range(len(items)):
			b.append(items[i].split(decollator))
		self.dataS = b[:]
	def getAttriList(self,attributes):
		#input： 
		#		attributes - 训练数据集中的属性集合，必须与dataSource中的列相对应
		#function: 
		#		获得训练数据集的属性列表
		self.attriList = attributes[:]
	def getDesClass(self,loca):
		#input: 
		#		loca - 分类目标属性在attriList中的位置
		#function: 
		#		获得分类目标属性在attriList中的位置
		self.desClass = loca
	def calPriorProb(self):
		#input: 
		#		
		#function: 
		#		计算类的先验概率
		dictFreq = {} # 构建频度表，用字典表示
		desLabel = [] 
		sampleNum = 0
		for items  in self.dataS:
			sampleNum += 1
			if not items[self.desClass] in dictFreq:
				dictFreq[items[self.desClass]] = 1
				desLabel.append(items[self.desClass])
			else:
				dictFreq[items[self.desClass]] += 1
		dictPriorP = {} # 构建先验概率表，用字典表示
		for item in desLabel:
			dictPriorP[item] = float(dictFreq[item]) / sampleNum
		self.PriorP = dictPriorP[:]
		self.classLabel = desLabel[:]
	def calProb(self,type,loca):
		#input: 
		#		type - 定义属性是连续的还是离散的
		#   	loca - 该属性在属性集中的位置
		#output:
		#		dictPara - 连续属性的样本均值和方差（列表表示）
		#		dictProb - 离散属性的类条件概率
		#function: 
		#		计算某个属性的类条件概率密度
		if type == 'continuous': 
			dictData = [] # 提取出样本的类别和当前属性值
			dictPara = [] # 记录样本的类别和其对应的样本均值和方差
			for item in self.classLabel:
				dictData.append([])
				dictPara.append([])
			for items in self.dataS:
				dataIndex = self.classLabel.index(items[self.desLabel]) # 返回当前样本类属性
				dictData[dataIndex].append(float(items[loca])) # 记录当前属性值及该样本的类属性
			#计算类属性的样本均值和方差（可以用Numpy包来快速处理）
			for i in range(len(self.classLabel)):
				[a,b] = self.calParam(dictData[i])
				dictPara[i].append(a)
				dictPara[i].append(b)
			return dictPara
		elif type == 'discrete': 
			dictFreq = {}
			dictProb = {}
			for item in self.classLabel:# 构建频度表，用字典表示
				dictFreq[item] = {}		
				dictProb[item] = {}	
			label = []
			for items in self.dataS:
				if not items[loca] in label:
					label.append(items[loca])
					dictFreq[items[self.desClass]][items[loca]] = 1
				else:
					dictFreq[items[self.desClass]][items[loca]] += 1
			needLaplace = 0
			for key in dictFreq.keys():
				for ch in labels:
					if ch not in dictFreq[key]:
						dictFreq[key][ch] = 0
						needLaplace = 1
				if needLaplace == 1: # 拉普拉斯平滑用于处理类条件概率为0的情况
					dictFreq[key] = self.LaplaceEstimator(dictFreq[key])	
					needLaplace = 0
			for item in self.classLabel:
				for ch in dictFreq[item]:
					dictProb[item][ch] = float(dictFreq[item][ch]) / self.dictFreq[item]	
			return dictProb	
		else:
			print 'Wrong type!'
	def calParam(self,souList):
		#input: 
		#		souList - 待计算的列表
		#output:
		#		meanVal - 列表元素的均值
		# 		deviation - 列表元素的标准差
		#function: 
		#		计算某个属性的类条件概率密度
		meanVal = sum(souList) / float(len(souList))
		deviation = 0
		tempt = 0
		for val in souList:
			tempt += (val - meanVal)**2
		deviation = math.sqrt(float(tempt)/(len(souList)-1))
		return meanVal,deviation
	def LaplaceEstimator(self,souDict):
		#input: 
		#		souDict - 待计算的字典
		#output:
		#		desDict - 平滑后的字典
		#function: 
		#		拉普拉斯平滑
		desDict = souDict.copy()
		for key in souDict:
			desDict[key] = souDict[key] + 1
		return desDict

class CarBayesian(Bayesian):
	def __init__(self):
		Bayesian.__init__(self)
		self.buying = {}
		self.maint = {}
		self.doors = {}
		self.persons = {}
		self.lug_boot = {}
		self.safety = {}
	def tranning(self):
		self.Prob = []
		self.buying = Bayesian.calProb('discrete',0)
		self.maint = Bayesian.calProb('discrete',1)	
		self.doors = Bayesian.calProb('discrete',2)
		self.persons = Bayesian.calProb('discrete',3)
		self.lug_boot = Bayesian.calProb('discrete',4)
		self.safety = Bayesian.calProb('discrete',5)

		self.Prob.append(self.buying)
		self.Prob.append(self.maint)
		self.Prob.append(self.doors)
		self.Prob.append(self.persons)
		self.Prob.append(self.lug_boot)
		self.Prob.append(self.safety)
	def classify(self,sample):
		#input ：
		# 		sample - 一个样本
		#function:
		# 		判断输入的这个样本的类别
		posteriorProb = {}
		for item in self.classLabel:
				posteriorProb[item] = self.PriorP[item]
				for i in range(len(sample)-1):
					posteriorProb[item] *= self.Prob[i][item][sample[i]]
		maxVal = posteriorProb[self.classLabel[0]]
		i = 0
		for item in posteriorProb:
			i += 1
			if posteriorProb[item] > maxVal:
				maxVal = posteriorProb[item]
				location = i
		print "该样本属于的类别是：",self.classLabel[location]


filename = "D:\MyDocuments-HnH\DataMining\DataSets\Car\Car_Data.txt"
MyCar = CarBayesian()
MyCar.loadDataS(filename,',')
attributes = ['buying','maint','doors','persons','lug_boot','safety']
MyCar.getAttriList(attributes)
MyCar.getDesClass(7-1)
MyCar.tranning()
sample = ['vhigh','vhigh','2','2','small','low']