GaussianNaiveBayes_Android_App:高斯朴素贝叶斯算法在Android上的简单实现。 笔记

Android中的高斯朴素贝叶斯：虹膜分类问题 该项目旨在在Android中创建高斯朴素贝叶斯分类器，并将其用于著名的。 高斯朴素贝叶斯是常用朴素贝叶斯分类器的另一种版本，因为它处理数值特征。 我们假设数据集中的每个数字特征都遵循高斯分布，并且从该特征本身计算出均值和标准差。 数学 假设我们获得了具有$ N_f $特征的数据集$ D $，其中每个样本都属于$ N_c $类之一。 我们的工作是预测给定样本$ X $的类别，其中$ X = {x_i} \，1 \ leq i \ leq N_f $。 首先，我们计算先验概率$ p（c_j）\，1 \ leq j \ leq N_c $。 类别$ c_j $的先验概率等于数据集中给定样本属于类别$ c_j $的概率。 $ p（c_j）= \ frac {n（c_j）} {n（D）} \ \ \ 1 \ leq j \ leq N_c $