NodeJs语言实现朴素贝叶斯算法

要在Node.js中实现朴素贝叶斯算法，你可以按照以下步骤进行。朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的简单分类算法，通常用于文本分类等任务。

步骤1：安装必要的包

你可以使用mathjs库进行数学运算，或者自己实现一些基本的数学函数。

步骤2：实现朴素贝叶斯算法

const math = require('mathjs');

class NaiveBayes {
    constructor() {
        this.classes = [];
        this.classProbabilities = {};
        this.featureProbabilities = {};
        this.totalDocuments = 0;
    }

    train(documents, labels) {
        this.totalDocuments = documents.length;
        const classCounts = {};

        // 初始化类别计数
        labels.forEach(label => {
            if (!classCounts[label]) {
                classCounts[label] = 0;
                this.featureProbabilities[label] = {};
            }
            classCounts[label]++;
        });

        this.classes = Object.keys(classCounts);

        // 计算每个类别的先验概率
        this.classes.forEach(className => {
            this.classProbabilities[className] = classCounts[className] / this.totalDocuments;
        });

        // 计算条件概率
        documents.forEach((document, index) => {
            const label = labels[index];
            document.forEach(word => {
                if (!this.featureProbabilities[label][word]) {
                    this.featureProbabilities[label][word] = 1;
                } else {
                    this.featureProbabilities[label][word]++;
                }
            });
        });

        // 归一化每个类别的条件概率
        this.classes.forEach(className => {
            const totalWords = Object.values(this.featureProbabilities[className]).reduce((acc, val) => acc + val, 0);
            for (const word in this.featureProbabilities[className]) {
                this.featureProbabilities[className][word] /= totalWords;
            }
        });
    }

    predict(document) {
        const classScores = {};

        this.classes.forEach(className => {
            let score = math.log(this.classProbabilities[className]);

            document.forEach(word => {
                if (this.featureProbabilities[className][word]) {
                    score += math.log(this.featureProbabilities[className][word]);
                } else {
                    // 拉普拉斯平滑
                    score += math.log(1 / (Object.keys(this.featureProbabilities[className]).length + 1));
                }
            });

            classScores[className] = score;
        });

        // 返回得分最高的类别
        return Object.keys(classScores).reduce((a, b) => (classScores[a] > classScores[b] ? a : b));
    }
}

// 示例数据
const documents = [
    ['love', 'my', 'dog'],
    ['hate', 'my', 'cat'],
    ['my', 'cat', 'is', 'cute'],
    ['love', 'my', 'cat']
];

const labels = ['positive', 'negative', 'positive', 'positive'];

// 创建并训练模型
const nb = new NaiveBayes();
nb.train(documents, labels);

// 进行预测
const testDocument = ['my', 'dog', 'is', 'cute'];
const predictedClass = nb.predict(testDocument);

console.log(`预测的类别: ${predictedClass}`);

代码说明

1. train函数：该函数接受训练文档和对应的标签。计算每个类别的先验概率和条件概率。
2. predict函数：根据新文档计算每个类别的得分，并返回得分最高的类别。

示例解释

在这个例子中，模型被训练来区分“positive”和“negative”两种情感。然后，使用一个新的文档进行预测，模型会返回预测的类别。

备注

这个实现非常基础，可能需要根据你的实际应用进行优化和改进。例如，可以考虑添加更多的平滑技术，处理更多样化的数据类型等。