📄 main.cpp
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#include<iostream.h>
#include<conio.h>
#include"bayes.h"
//这个宏仅为了少写些代码
#define test(arx) \
{ \
for(int i=0; i<50; i++){ \
Matrix x(d,1,arx[i]); \
bayesDepart(X, Pw, x, c, name); \
cout << ' '; \
if((i+1)%5 == 0) cout << endl; \
} \
cout << "--------------\n"; \
} \
void main()
{
cout << "\n==============\n";
//样本集分为 2 个类别，特征空间维数为 2，每个类别 25 个样本
const int c = 2, d = 4, n = 50;
//类别名称分别为 w1 和 w2
char* name[c] = {"w1", "w2"};
//两个类别的先验概率，可以给予不同的值，观察结果变化
double Pw[c] = { 0.5, 0.5 };
//数组 X[i]为 i 类别的样本集，X 为总样本集
Matrix* X = new Matrix[c];
//类别 w1 的样本数据，
//特征值 1 集中在 4|5附近，特征值 2 集中在 13 附近
double ar0[] = {
5.1 , 3.5 , 1.4 , 0.2 ,
4.9 , 3.0 , 1.4 , 0.2 ,
4.7 , 3.2 , 1.3 , 0.2 ,
4.6 , 3.1 , 1.5 , 0.2 ,
5.0 , 3.6 , 1.4 , 0.2 ,
5.4 , 3.7 , 1.5 , 0.2 ,
4.6 , 3.4 , 1.4 , 0.3 ,
5.0 , 3.4 , 1.5 , 0.2 ,
4.4 , 2.9 , 1.4 , 0.2 ,
4.9 , 3.1 , 1.5 , 0.1 ,
5.4 , 3.7 , 1.5 , 0.2 ,
4.8 , 3.4 , 1.6 , 0.2 ,
4.8 , 3.0 , 1.4 , 0.1 ,
4.3 , 3.0 , 1.1 , 0.1 ,
5.8 , 4.0 , 1.2 , 0.2 ,
5.7 , 4.4 , 1.5 , 0.4 ,
5.4 , 3.9 , 1.3 , 0.4 ,
5.1 , 3.5 , 1.4 , 0.3 ,
5.7 , 3.8 , 1.7 , 0.3 ,
5.1 , 3.8 , 1.5 , 0.3 ,
5.4 , 3.4 , 1.7 , 0.2 ,
5.1 , 3.7 , 1.5 , 0.4 ,
4.6 , 3.6 , 1.0 , 0.2 ,
5.1 , 3.3 , 1.7 , 0.5 ,
4.8 , 3.4 , 1.9 , 0.2 ,
5.0 , 3.0 , 1.6 , 0.2 ,
5.0 , 3.4 , 1.6 , 0.4 ,
5.2 , 3.5 , 1.5 , 0.2 ,
5.2 , 3.4 , 1.4 , 0.2 ,
4.7 , 5.2 , 1.6 , 0.2 ,
4,8 , 3.1 , 1.6 , 0.2 ,
5.4 , 3.4 , 1.5 , 0.4 ,
5.2 , 4.1 , 1.5 , 0.1 ,
5.5 , 4.2 , 1.4 , 0.2 ,
4.9 , 3.1 , 1.5 , 0.2 ,
5.0 , 3.2 , 1.2 , 0.2 ,
4.9 , 3.6 , 1.4 , 0.1 ,
4.4 , 3.0 , 1.3 , 0.2 ,
5.1 , 3.4 , 1.5 , 0.2 ,
5.0 , 3.5 , 1.3 , 0.3 ,
4.5 , 2.3 , 1.3 , 0.3 ,
4.4 , 3.2 , 1.3 , 0.2 ,
5.0 , 3.5 , 1.6 , 0.6 ,
5.1 , 3.8 , 1.9 , 0.4 ,
4.8 , 3.0 , 1.4 , 0.3 ,
5.1 , 3.8 , 1.6 , 0.2 ,
4.6 , 3.2 , 1.4 , 0.2 ,
5.3 , 3.7 , 1.5 , 0.2 ,
5.0 , 3.3 , 1.4 , 0.2 };
//类别 w2 的样本数据
//特征值 1 集中在 7|8附近，特征值 2 集中在 19 附近
double ar1[] = {
7.0 , 3.2 , 4.7 , 1.4 ,
6.4 , 3.2 , 4.5 , 1.5 ,
6.9 , 3.1 , 4.9 , 1.5 ,
5.5 , 2.3 , 4.0 , 1.3 ,
6.5 , 2.8 , 4.6 , 1.5 ,
5.7 , 2.8 , 4.5 , 1.3 ,
6.3 , 3.3 , 4.7 , 1.6 ,
4.9 , 2.4 , 3.3 , 1.0 ,
6.6 , 2.9 , 4.6 , 1.3 ,
5.2 , 2.7 , 3.9 , 1.4 ,
5.0 , 2.0 , 3.5 , 1.0 ,
5.9 , 3.0 , 4.2 , 1.5 ,
6.0 , 2.2 , 4.0 , 1.0 ,
6.1 , 2.9 , 4.7 , 1.4 ,
5.6 , 2.9 , 3.9 , 1.3 ,
6.7 , 3.1 , 4.4 , 1.4 ,
5.6 , 3.0 , 4.5 , 1.5 ,
5,8 , 2.7 , 4.1 , 1.0 ,
6.2 , 2.2 , 4.5 , 1.5 ,
5.6 , 2.5 , 2.9 , 1.1 ,
5.9 , 3.2 , 4.8 , 1.8 ,
6.1 , 2.8 , 4.0 , 1.3 ,
6.3 , 2.5 , 4.9 , 1.5 ,
6.1 , 2.8 , 4.7 , 1.2 ,
6.4 , 2.9 , 4.3 , 1.3 ,
6.6 , 3.0 , 4.4 , 1.4 ,
6.8 , 2.8 , 4.8 , 1.4 ,
6.7 , 3.0 , 5.0 , 1.7 ,
6.0 , 2.9 , 4.5 , 1.5 ,
5.7 , 2.6 , 3.5 , 1.0 ,
5.5 , 2.4 , 3.8 , 1.1 ,
5.5 , 2.4 , 3.7 , 1.0 ,
5.8 , 2.7 , 3.9 , 1.2 ,
6.0 , 2.7 , 5.1 , 1.6 ,
5.4 , 3.0 , 4.5 , 1.5 ,
6.0 , 3.4 , 4.5 , 1.6 ,
6.7 , 3.1 , 4.7 , 1.5 ,
6.3 , 2.3 , 4.4 , 1.3 ,
5.6 , 3.0 , 4.1 , 1.3 ,
5.5 , 2.5 , 4.0 , 1.3 ,
5.5 , 2.6 , 4.4 , 1.2 ,
6.1 , 3.0 , 4.6 , 1.4 ,
5.8 , 2.6 , 4.0 , 1.2 ,
5.0 , 2.3 , 3.3 , 1.0 ,
5.6 , 2.7 , 4.2 , 1.3 ,
5.7 , 3.0 , 4.2 , 1.2 ,
5.7 , 2.9 , 4.2 , 1.3 ,
6.2 , 2.9 , 4.3 , 1.3 ,
5.1 , 2.5 , 3.0 , 1.1 ,
5.7 , 2.8 , 4.1 , 1.3 };
//将两个类别的样本数组构造为矩阵
Matrix X0(n,d,ar0);
Matrix X1(n,d,ar1);
//放入总样本集中便于下面的参数传递
X[0] = X0;
X[1] = X1;
//测试样本数据，其中前两个与原样本相同，第三个为随机输入
//可以改变第三个样本中的数据值，观察结果变化
double arx0[50][4] = {
5.1 , 3.5 , 1.4 , 0.2 ,
4.9 , 3.0 , 1.4 , 0.2 ,
4.7 , 3.2 , 1.3 , 0.2 ,
4.6 , 3.1 , 1.5 , 0.2 ,
5.0 , 3.6 , 1.4 , 0.2 ,
5.4 , 3.7 , 1.5 , 0.2 ,
4.6 , 3.4 , 1.4 , 0.3 ,
5.0 , 3.4 , 1.5 , 0.2 ,
4.4 , 2.9 , 1.4 , 0.2 ,
4.9 , 3.1 , 1.5 , 0.1 ,
5.4 , 3.7 , 1.5 , 0.2 ,
4.8 , 3.4 , 1.6 , 0.2 ,
4.8 , 3.0 , 1.4 , 0.1 ,
4.3 , 3.0 , 1.1 , 0.1 ,
5.8 , 4.0 , 1.2 , 0.2 ,
5.7 , 4.4 , 1.5 , 0.4 ,
5.4 , 3.9 , 1.3 , 0.4 ,
5.1 , 3.5 , 1.4 , 0.3 ,
5.7 , 3.8 , 1.7 , 0.3 ,
5.1 , 3.8 , 1.5 , 0.3 ,
5.4 , 3.4 , 1.7 , 0.2 ,
5.1 , 3.7 , 1.5 , 0.4 ,
4.6 , 3.6 , 1.0 , 0.2 ,
5.1 , 3.3 , 1.7 , 0.5 ,
4.8 , 3.4 , 1.9 , 0.2 ,
5.0 , 3.0 , 1.6 , 0.2 ,
5.0 , 3.4 , 1.6 , 0.4 ,
5.2 , 3.5 , 1.5 , 0.2 ,
5.2 , 3.4 , 1.4 , 0.2 ,
4.7 , 5.2 , 1.6 , 0.2 ,
4,8 , 3.1 , 1.6 , 0.2 ,
5.4 , 3.4 , 1.5 , 0.4 ,
5.2 , 4.1 , 1.5 , 0.1 ,
5.5 , 4.2 , 1.4 , 0.2 ,
4.9 , 3.1 , 1.5 , 0.2 ,
5.0 , 3.2 , 1.2 , 0.2 ,
4.9 , 3.6 , 1.4 , 0.1 ,
4.4 , 3.0 , 1.3 , 0.2 ,
5.1 , 3.4 , 1.5 , 0.2 ,
5.0 , 3.5 , 1.3 , 0.3 ,
4.5 , 2.3 , 1.3 , 0.3 ,
4.4 , 3.2 , 1.3 , 0.2 ,
5.0 , 3.5 , 1.6 , 0.6 ,
5.1 , 3.8 , 1.6 , 0.2 ,
4.6 , 3.2 , 1.4 , 0.2 ,
5.3 , 3.7 , 1.5 , 0.2 ,
5.0 , 3.3 , 1.4 , 0.2 };
double arx1[50][4] = {
7.0 , 3.2 , 4.7 , 1.4 ,
6.4 , 3.2 , 4.5 , 1.5 ,
6.9 , 3.1 , 4.9 , 1.5 ,
5.5 , 2.3 , 4.0 , 1.3 ,
6.5 , 2.8 , 4.6 , 1.5 ,
5.7 , 2.8 , 4.5 , 1.3 ,
6.3 , 3.3 , 4.7 , 1.6 ,
4.9 , 2.4 , 3.3 , 1.0 ,
6.6 , 2.9 , 4.6 , 1.3 ,
5.2 , 2.7 , 3.9 , 1.4 ,
5.0 , 2.0 , 3.5 , 1.0 ,
5.9 , 3.0 , 4.2 , 1.5 ,
6.0 , 2.2 , 4.0 , 1.0 ,
6.1 , 2.9 , 4.7 , 1.4 ,
5.6 , 2.9 , 3.9 , 1.3 ,
6.7 , 3.1 , 4.4 , 1.4 ,
5.6 , 3.0 , 4.5 , 1.5 ,
5,8 , 2.7 , 4.1 , 1.0 ,
6.2 , 2.2 , 4.5 , 1.5 ,
5.6 , 2.5 , 2.9 , 1.1 ,
5.9 , 3.2 , 4.8 , 1.8 ,
6.1 , 2.8 , 4.0 , 1.3 ,
6.3 , 2.5 , 4.9 , 1.5 ,
6.1 , 2.8 , 4.7 , 1.2 ,
6.4 , 2.9 , 4.3 , 1.3 ,
6.6 , 3.0 , 4.4 , 1.4 ,
6.8 , 2.8 , 4.8 , 1.4 ,
6.7 , 3.0 , 5.0 , 1.7 ,
6.0 , 2.9 , 4.5 , 1.5 ,
5.7 , 2.6 , 3.5 , 1.0 ,
5.5 , 2.4 , 3.8 , 1.1 ,
5.5 , 2.4 , 3.7 , 1.0 ,
5.8 , 2.7 , 3.9 , 1.2 ,
6.0 , 2.7 , 5.1 , 1.6 ,
5.4 , 3.0 , 4.5 , 1.5 ,
6.0 , 3.4 , 4.5 , 1.6 ,
6.7 , 3.1 , 4.7 , 1.5 ,
6.3 , 2.3 , 4.4 , 1.3 ,
5.6 , 3.0 , 4.1 , 1.3 ,
5.5 , 2.5 , 4.0 , 1.3 ,
5.5 , 2.6 , 4.4 , 1.2 ,
6.1 , 3.0 , 4.6 , 1.4 ,
5.8 , 2.6 , 4.0 , 1.2 ,
5.0 , 2.3 , 3.3 , 1.0 ,
5.6 , 2.7 , 4.2 , 1.3 ,
5.7 , 3.0 , 4.2 , 1.2 ,
5.7 , 2.9 , 4.2 , 1.3 ,
6.2 , 2.9 , 4.3 , 1.3 ,
5.1 , 2.5 , 4.1 , 1.3 };
double arx2[50][4] = {
6.3 , 3.3 , 6.0 , 2.5 ,
5.8 , 2.7 , 5.1 , 1.9 ,
7.1 , 3.0 , 5.9 , 2.1 ,
6.3 , 2.9 , 5.6 , 1.8 ,
6.5 , 3.0 , 5.8 , 2.2 ,
7.6 , 3.0 , 6.6 , 2.1 ,
4.9 , 2.5 , 4.5 , 1.7 ,
7.3 , 2.9 , 6.3 , 1.8 ,
6.7 , 2.5 , 5.8 , 1.8 ,
7.2 , 3.6 , 6.1 , 2.5 ,
6.5 , 3.2 , 5.1 , 2.0 ,
6.4 , 2.7 , 5.3 , 1.9 ,
6.8 , 3.0 , 5.5 , 2.1 ,
5.7 , 2.5 , 5.0 , 2.0 ,
5.8 , 2.8 , 5.1 , 2.4 ,
6.4 , 3.2 , 5.3 , 2.3 ,
6.5 , 3.0 , 5.5 , 1.8 ,
7.7 , 3.8 , 6.7 , 2.2 ,
7.7 , 2.6 , 6.9 , 2.3 ,
6.0 , 2.2 , 5.0 , 1.5 ,
6.9 , 3.2 , 5.7 , 2.3 ,
5.6 , 2.8 , 4.9 , 2.0 ,
7.7 , 2.8 , 6.7 , 2.0 ,
6.3 , 2.7 , 4.9 , 1.8 ,
6.7 , 3.3 , 5.7 , 2.1 ,
7.2 , 3.2 , 6.0 , 1.8 ,
6.2 , 2.8 , 4.8 , 1.8 ,
6.1 , 3.0 , 4.9 , 1.8 ,
6.4 , 2.8 , 5.6 , 2.1 ,
7.2 , 3.0 , 5.8 , 1.6 ,
7.4 , 2.8 , 6.1 , 1.9 ,
7.9 , 3.8 , 6.4 , 2.0 ,
6.4 , 2.8 , 5.6 , 2.2 ,
6.3 , 2.8 , 5.1 , 1.5 ,
6.1 , 2.6 , 5.6 , 1.4 ,
7.7 , 3.0 , 6.1 , 2.3 ,
6.3 , 3.4 , 5.6 , 2.4 ,
6.4 , 3.1 , 5.5 , 1.8 ,
6.0 , 3.0 , 4.8 , 1.8 ,
6.9 , 3.1 , 5.4 , 2.1 ,
6.7 , 3.1 , 5.6 , 2.4 ,
6.9 , 3.1 , 5.1 , 2.3 ,
5.8 , 2.7 , 5.1 , 1.9 ,
6.8 , 3.2 , 5.9 , 2.3 ,
6.7 , 3.3 , 5.7 , 2.5 ,
6.7 , 3.0 , 5.2 , 2.3 ,
6.3 , 2.5 , 5.0 , 1.9 ,
6.5 , 3.0 , 5.2 , 2.0 ,
5.9 , 3.0 , 5.1 , 1.8};
test(arx0);
test(arx1);
test(arx2);
//试着输入与（4|5，13）接近的样本，看结果是否为 w1
//试着输入与（7|8，19）接近的样本，看结果是否为 w2
//改变先验概率，看结果是否发生改变
double testAr[4];
char ch = ' ';
while(ch != 'q'){
if(ch == 'p'){
cout << "Please enter Pw[1] and Pw[2]:\n";
cin >> Pw[0] >> Pw[1];
}
cout << "Please enter what you want test :\n";
cin >> testAr[0] >> testAr[1]>> testAr[2]>> testAr[3];
Matrix x(d,1,testAr);
bayesDepart(X, Pw, x, c, name);
cout << "\nPress any key to continue\n";
cout << "q to exit\n";
cout << "p to change Pw[i]\n";
ch = getch();
}
}
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