贝叶斯分类器贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。目前研究较多

　贝叶斯决策就是在不完全情报下，对部分未知的状态用主观概率估计，然后用贝叶斯公式对发生概率进行修正，最后再利用期望值和修正概率做出最优决策。 　　贝叶斯决策理论方法是统计模型决策中的一个基本方法，其基本思想是： 　　1、已知类条件概率密度参数表达式和先验概率。 　　2、利用贝叶斯公式转换成后验概率。 　　3、根据后验概率大小进行决策分类。

#include
#include
#include
#include“voting.h“
//选择一个数据进行测试，训练样本集为voting
int t;
double train[SIZE1-1][SIZE2];
double test[SIZE2];

void Choice（int n）
{
	int ij;
    /*srand（（unsigned）time（NULL））;
	n=rand（）%SIZE1;*/	
	
	//cout<	for（i=0;i		test[i]=voting[n][i];
	}
	for（i=0;i		for（j=0;j			train[i][j]=voting[i][j];
		}
	}
	for（i=n+1;i		for（j=0;j			train[i-1][j]=voting[i][j];
		}
	}
}

void Classifier（void）
{
	double num1num2n1n2;
	int ij;
	double p1p2p11p22;
	double p[SIZE2-1][2];
	num1=n1=n2=0;
	p11=p22=1;
	for（i=0;i		if（train[i][0]==1）
			num1+=1;
	}
	num2=SIZE1-1-num1;	
	p1=num1/（num1+num2）;	
	p2=num2/（num1+num2）;
   	for（j=1;j		for（i=0;i			if（train[i][0]==1&&train[i][j]==test[j]）
				n1+=1;
			if（train[i][0]==2&&train[i][j]==test[j]）
				n2+=1;
		}
		if（n1==0）p[j-1][0]=p1/（num1+num2）;

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件       1725  2005-03-08 09:46  Bayesian1\bayesian.cpp

     文件          0  2007-03-21 09:23  Bayesian1\bayesian1.cpp

     文件       3562  2005-03-08 10:22  Bayesian1\bayesian1.dsp

     文件        543  2005-03-08 10:22  Bayesian1\bayesian1.dsw

     文件      50176  2007-03-21 09:23  Bayesian1\Bayesian1.ncb

     文件      48640  2007-03-21 09:23  Bayesian1\bayesian1.opt

     文件        761  2005-03-08 09:57  Bayesian1\Bayesian1.plg

     文件       3019  2005-03-09 16:47  Bayesian1\bupa.cpp

     文件       8182  2005-03-09 16:07  Bayesian1\bupa.data

     文件       3377  2005-03-09 16:23  Bayesian1\bupa.dsp

     文件        533  2005-03-09 16:55  Bayesian1\bupa.dsw

     文件       8275  2005-03-09 16:25  Bayesian1\bupa.h

     文件      33792  2005-03-09 16:55  Bayesian1\bupa.ncb

     文件      48640  2005-03-09 16:55  Bayesian1\bupa.opt

     文件       1408  2005-03-09 16:47  Bayesian1\bupa.plg

     目录          0  2007-03-25 20:59  Bayesian1\Debug

     文件          0  2005-03-08 11:12  Bayesian1\Mushroom.cpp

     文件          0  2005-03-08 11:12  Bayesian1\mushroom.h

     文件       8157  2005-03-10 20:00  Bayesian1\new1voting.cpp

     文件       3449  2005-03-10 18:49  Bayesian1\new1voting.dsp

     文件        545  2005-03-10 20:00  Bayesian1\new1voting.dsw

     文件      41984  2005-03-10 20:01  Bayesian1\new1voting.ncb

     文件      48640  2005-03-10 20:00  Bayesian1\new1voting.opt

     文件       1251  2005-03-10 20:00  Bayesian1\new1voting.plg

     文件       7711  2005-03-10 16:02  Bayesian1\newvoting.cpp

     文件       3437  2005-03-10 12:47  Bayesian1\newvoting.dsp

     文件        543  2005-03-10 16:02  Bayesian1\newvoting.dsw

     文件      41984  2005-03-10 16:02  Bayesian1\newvoting.ncb

     文件      48640  2005-03-10 16:02  Bayesian1\newvoting.opt

     文件       1152  2005-03-10 14:54  Bayesian1\newvoting.plg

............此处省略26个文件信息