static void Main(string[] args)
{
List <PointXD> data = Read("test.txt");
PointXD test = new PointXD(null, 6.3, 2.7, 5.5, 2.1);
// пример из методички
//List<PointXD> data = Read("test2.txt");
//PointXD test = new PointXD(null, "<=30", "средний", "да", "хороший");
string winnerClass = BayesClassifier(data, test);
Console.WriteLine("Found class: " + winnerClass);
}
private static string BayesClassifier(List <PointXD> data, PointXD test)
{
int n;
Dictionary <string, int> classes = new Dictionary <string, int>(); // названия всех классов и количество объектов в каждом классе
for (int i = 0; i < data.Count; i++)
{
if (!classes.Keys.Contains(data[i].Class))
{
classes.Add(data[i].Class, 1);
}
else
{
classes[data[i].Class]++;
}
}
List <PointXD> probabilities = new List <PointXD>(); // вероятности атрибутов для каждого класса (по тесту)
List <object> probs;
for (int i = 0; i < classes.Count; i++)
{
probs = new List <object>();
for (int j = 0; j < test.Count; j++)
{
n = 0;
string testData = test.Attributes[j].ToString().Replace(',', '.');
for (int z = 0; z < data.Count; z++)
{
if (data[z].Attributes[j].Equals(testData) && data[z].Class == classes.Keys.ToList()[i].ToString())
{
n++;
}
}
probs.Add(n / (double)classes.Values.ToList()[i]);
}
probabilities.Add(new PointXD(classes.Keys.ToList()[i].ToString(), probs.ToArray()));
}
List <double> probabilities2 = new List <double>(); // вероятности теста для каждого класса
for (int i = 0; i < classes.Count; i++)
{
double multiplication = 1;
for (int j = 0; j < probabilities[i].Count; j++)
{
multiplication *= Convert.ToDouble(probabilities[i].Attributes[j]);
}
probabilities2.Add(multiplication * classes.Values.ToList()[i] / data.Count); // вероятности теста для каждого класса, умноженные на вероятность класса
}
int index = probabilities2.IndexOf(probabilities2.Max());
return(classes.Keys.ToList()[index]);
}
