今天终于实现了基于朴素贝叶斯算法的新闻文本的分类！
/**
* 朴素贝叶斯分类器
*/
public class BayesClassifier
{
private TrainingDataManager tdm;//训练集管理器
private String trainnigDataPath;//训练集路径
private static double zoomFactor = 10.0f;
/**
* 默认的构造器，初始化训练集
*/
public BayesClassifier()
{
tdm =new TrainingDataManager();
}
/**
* 计算给定的文本属性向量X在给定的分类Cj中的类条件概率
* <code>ClassConditionalProbability</code>连乘值
* @param X 给定的文本属性向量
* @param Cj 给定的类别
* @return 分类条件概率连乘值，即<br>
*/
float calcProd(String[] X, String Cj)
{
float ret = 1.0F;
// 类条件概率连乘
for (int i = 0; i <X.length; i++)
{
String Xi = X[i];
//因为结果过小，因此在连乘之前放大10倍，这对最终结果并无影响，因为我们只是比较概率大小而已
ret *=ClassConditionalProbability.calculatePxc(Xi, Cj)*zoomFactor;
}
// 再乘以先验概率
ret *= PriorProbability.calculatePc(Cj);
return ret;
}
/**
* 去掉停用词
* @param text 给定的文本
* @return 去停用词后结果
*/
public String[] DropStopWords(String[] oldWords)
{
Vector<String> v1 = new Vector<String>();
for(int i=0;i<oldWords.length;++i)
{
if(StopWordsHandler.IsStopWord(oldWords[i])==false)
{//不是停用词
v1.add(oldWords[i]);
}
}
String[] newWords = new String[v1.size()];
v1.toArray(newWords);
return newWords;
}
/**
* 对给定的文本进行分类
* @param text 给定的文本
* @return 分类结果
*/
@SuppressWarnings("unchecked")
public String classify(String text)
{
String[] terms = null;
terms= ChineseSpliter.split(text, " ").split(" ");//中文分词处理(分词后结果可能还包含有停用词）
terms = DropStopWords(terms);//去掉停用词，以免影响分类
String[] Classes = tdm.getTraningClassifications();//分类
float probility = 0.0F;
List<ClassifyResult> crs = new ArrayList<ClassifyResult>();//分类结果
for (int i = 0; i <Classes.length; i++)
{
String Ci = Classes[i];//第i个分类
probility = calcProd(terms, Ci);//计算给定的文本属性向量terms在给定的分类Ci中的分类条件概率
//保存分类结果
ClassifyResult cr = new ClassifyResult();
cr.classification = Ci;//分类
cr.probility = probility;//关键字在分类的条件概率
System.out.println("In process....");
System.out.println(Ci + "：" + probility);
crs.add(cr);
}
//对最后概率结果进行排序
java.util.Collections.sort(crs,new Comparator()
{
public int compare(final Object o1,final Object o2)
{
final ClassifyResult m1 = (ClassifyResult) o1;
final ClassifyResult m2 = (ClassifyResult) o2;
final double ret = m1.probility - m2.probility;
if (ret < 0)
{
return 1;
}
else
{
return -1;
}
}
});
//返回概率最大的分类
return crs.get(0).classification;
}
public static String getResult(String data) {
String text=data;
BayesClassifier classifier = new BayesClassifier();//构造Bayes分类器
String result = classifier.classify(text);//进行分类
return result;
}
public static void main(String[] args)
{
String text="";
String result=getResult(text);
}
}