作为一项学校作业，我需要在Java中实现朴素贝叶斯算法。
在尝试理解如何实现它时，我读了一本名为“数据挖掘 - 实用机器学习工具和技术”的书，其中有一节关于这个主题，但我仍然不确定一些主要点，这些点阻碍了我的进展。
因为我在这里寻求指导而非解决方案，所以我将告诉大家我在脑海中的想法，我认为是正确的方法，并寻求纠正/指导，这将非常感激。请注意，我是一个绝对的初学者，在朴素贝叶斯算法、数据挖掘和一般编程方面，所以你可能会看到下面愚蠢的评论/计算：
我得到的训练数据集有4个数值和规范化的属性/特征（在[0 1]范围内使用Weka），并且有一个名义类（是/否）。
1）来自csv文件的数据是数值型的，所以
* 给定属性是数值型的，我使用PDF（概率密度函数）公式。 * 要在Java中计算PDF，我首先根据它们是否在yes或no类中将属性分开，并将它们保存到不同的数组中（数组yes和数组no）。 * 然后计算每个类的4个属性（列）的平均值（行中值的总和/该行中的值数）和标准差。 * 现在要找到给定值（n）的PDF，我做的是（n-mean）^2/（2 * SD ^ 2）。 * 然后要找到P（yes | E）和P（no | E），我将所有4个给定属性的PDF值相乘并比较哪个更大，这表明它属于哪个类。
在Java方面，我使用ArrayList of ArrayList和Double来存储属性值。
最后，我不确定如何获取新数据？我应该请求输入文件（如csv）还是命令提示符并请求4个值？
我现在就停在这里（还有更多问题），但我担心这不会得到任何回应，因为它太长了。对于那些花时间阅读我的问题和评论的人，我会非常感激。
在尝试理解如何实现它时，我读了一本名为“数据挖掘 - 实用机器学习工具和技术”的书，其中有一节关于这个主题，但我仍然不确定一些主要点，这些点阻碍了我的进展。
因为我在这里寻求指导而非解决方案，所以我将告诉大家我在脑海中的想法，我认为是正确的方法，并寻求纠正/指导，这将非常感激。请注意，我是一个绝对的初学者，在朴素贝叶斯算法、数据挖掘和一般编程方面，所以你可能会看到下面愚蠢的评论/计算：
我得到的训练数据集有4个数值和规范化的属性/特征（在[0 1]范围内使用Weka），并且有一个名义类（是/否）。
1）来自csv文件的数据是数值型的，所以
* 给定属性是数值型的，我使用PDF（概率密度函数）公式。 * 要在Java中计算PDF，我首先根据它们是否在yes或no类中将属性分开，并将它们保存到不同的数组中（数组yes和数组no）。 * 然后计算每个类的4个属性（列）的平均值（行中值的总和/该行中的值数）和标准差。 * 现在要找到给定值（n）的PDF，我做的是（n-mean）^2/（2 * SD ^ 2）。 * 然后要找到P（yes | E）和P（no | E），我将所有4个给定属性的PDF值相乘并比较哪个更大，这表明它属于哪个类。
在Java方面，我使用ArrayList of ArrayList和Double来存储属性值。
最后，我不确定如何获取新数据？我应该请求输入文件（如csv）还是命令提示符并请求4个值？
我现在就停在这里（还有更多问题），但我担心这不会得到任何回应，因为它太长了。对于那些花时间阅读我的问题和评论的人，我会非常感激。