【源码】基于C语言的朴素贝叶斯高斯算法实现

项目简介

本项目为朴素贝叶斯高斯算法的C语言实现，改编自Python版本。该算法是为IFCE的嵌入式系统模块而开发，能够在ARM9平台上运行。整个项目主要分为训练和预测两个阶段，训练阶段在普通计算机上生成中间数据集，预测阶段则在ARM9平台上基于中间数据集和测试集开展预测工作。

项目的主要特性和功能

• 跨平台运行：项目具备跨平台特性，可在普通计算机和ARM9平台上正常运行。
• 两阶段处理：项目将处理过程分为训练和预测两个阶段，训练阶段生成中间数据集，预测阶段基于此中间数据集进行分类。
• 模块化组织：项目结构清晰，函数按照用途进行分离，每个.c文件都有对应的.h文件，并且注释可用于生成自动文档。

安装使用步骤

计算机运行步骤

1. 选择数据集：通过注释或取消注释_defines.h文件中的数据集定义部分来选择所需数据集。
2. 进行训练：运行_training/main.c_文件生成训练文件，也可以在_training_文件夹内运行_make -f makefile_。
3. 进行预测：运行_prediction/main.c_文件查看分类报告（包括准确率、召回率、精确率等），也可以在_prediction_文件夹内运行_make -f makefile_。
4. 执行程序：在_prediction_文件夹内输入_./main_来运行程序。

ARM9平台编译运行步骤

1. 在PC上完成上述计算机运行步骤的前两步。
2. 在装有ARM编译器的PC上，从_prediction_文件夹内运行命令_arm-linux-gcc main.c prediction.c extras.c csv.c -o main -lm_。
3. 在ARM平台的_prediction_文件夹内输入_./main_运行程序。

下载地址

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