用C++完成貝葉斯分類算法的設計與實現

1. 收集大量的垃圾郵件和非垃圾郵件，建立垃圾郵件集和非垃圾郵件集。 2. 提取郵件主題和郵件體中的獨立字符串，例如 ABC32，￥234等作為TOKEN串並統計提取出的TOKEN串出現的次數即字頻。按照上述的方法分別處理垃圾郵件集和非垃圾郵件集中的所有郵件。 3. 每壹個郵件集對應壹個哈希表，hashtable_good對應非垃圾郵件集而hashtable_bad對應垃圾郵件集。表中存儲TOKEN串到字頻的映射關系。 4. 計算每個哈希表中TOKEN串出現的概率P=（某TOKEN串的字頻）/（對應哈希表的長度）。 5. 綜合考慮hashtable_good和hashtable_bad，推斷出當新來的郵件中出現某個TOKEN串時，該新郵件為垃圾郵件的概率。數學表達式為： A 事件 ---- 郵件為垃圾郵件； t1,t2 …….tn 代表 TOKEN 串 則 P （ A|ti ）表示在郵件中出現 TOKEN 串 ti 時，該郵件為垃圾郵件的概率。 設 P1 （ ti ） = （ ti 在 hashtable_good 中的值） P2 （ ti ） = （ ti 在 hashtable_ bad 中的值） 則 P （ A|ti ） =P2 （ ti ） /[ （ P1 （ ti ） +P2 （ ti ） ] ； 6. 建立新的哈希表hashtable_probability存儲TOKEN串ti到P（A|ti）的映射 7. 至此，垃圾郵件集和非垃圾郵件集的學習過程結束。根據建立的哈希表 hashtable_probability可以估計壹封新到的郵件為垃圾郵件的可能性。 當新到壹封郵件時，按照步驟2，生成TOKEN串。查詢hashtable_probability得到該TOKEN 串的鍵值。 假設由該郵件***得到N個TOKEN 串，t1,t2…….tn,hashtable_probability中對應的值為 P1 ， P2 ， ……PN ， P(A|t1 ,t2, t3……tn) 表示在郵件中同時出現多個TOKEN串t1,t2……tn時，該郵件為垃圾郵件的概率。 由復合概率公式可得 P(A|t1 ,t2, t3……tn)=（P1*P2*……PN）/[P1*P2*……PN+（1-P1）*（1-P2）*……（1-PN）] 當 P(A|t1 ,t2, t3……tn) 超過預定閾值時，就可以判斷郵件為垃圾郵件。