Describe 데블스캠프2011/둘째날/Machine-Learning/NaiveBayesClassifier/김동준 here
Train.java
{{{
package org.zeropage.machinelearn;

import java.io.*;
import java.util.*;

class Trainer {
	private Map<String,Integer> sectionWord;
	private int sectionWordNum;
	private int sectionArticleNum;
	private File fileName;
	// 들어온 데이터의 신뢰성을 체크하는 함수. 신뢰성이 없는경우 False 반환
	private boolean isSkipData(String inputStr) { 
		if(inputStr.length() == 1 || inputStr.equals("http") || inputStr.equals("blog") || inputStr.equals("com") ||
			inputStr.equals("naver") || inputStr.equals("empas") || inputStr.equals("daum") || inputStr.equals("yahoo") ||
			inputStr.equals("tistory") || inputStr.equals("co") || inputStr.equals("kr") || inputStr.equals("www") || inputStr.equals("ohmynews") || 
			inputStr.equals("//") || inputStr.equals("블로그")) { 
			return true;
		}
		else { return false; }
	}
	// 생성자
	public Trainer(File f) {
		this.fileName = f;
	}
	// Data에 대한 학습 시행
	public void TrainData() {
		this.sectionWordNum = 0;
		this.sectionArticleNum = 0;
		this.sectionWord = new HashMap<String,Integer>();
		try {
			Scanner sectionLearn = new Scanner(this.fileName);
			while(sectionLearn.hasNextLine()) {
				this.sectionArticleNum++;
				String[] a = sectionLearn.nextLine().split("\\s+");
				for(String wordTmp:a) {
					if(isSkipData(wordTmp)) {continue;}			// 1글자Data, 사이트, 블로그, 페이지 주소의 경우 연관성및 신뢰성이 떨어지므로 검색에서 제외
					if( this.sectionWord.get(wordTmp) == null) {	// 해당 단어가 없으면
						this.sectionWord.put(wordTmp, 1);			// 1개로 새로 넣고 추가
					}
					else { this.sectionWord.put(wordTmp, this.sectionWord.get(wordTmp)+1); }	// 있는경우 자신의 것에 갯수를 한개 더 추가
					this.sectionWordNum++;							//Word 수는 중복과 상관없이 갯수를 Count 하므로 무조건 증가시킨다.
				}
			}
			sectionLearn.close();
		} catch (FileNotFoundException e) {
			e.printStackTrace();
		}
	}
	// 학습된 데이터를 반환
	public HashMap<String,Integer> getSectionData() {
		return (HashMap<String, Integer>) this.sectionWord;
	}
	// 총 단어수를 반환
	public int getSectionWordsNumber() {
		return this.sectionWordNum;
	}
	// 특정 단어의 갯수를 반환, 없는경우 1 반환
	public int getSectionWordNumber(String word) {
		return (sectionWord.get(word) == null) ? 1 : sectionWord.get(word)+1;
	}
	// 전체 기사의 수를 반환
	public int getSectionArticleNumber() {
		return this.sectionArticleNum;
	}
}
}}}
Analyzer.java
{{{
package org.zeropage.machinelearn;

import java.util.*;
import java.io.*;

public class Analyzer {
	private Trainer[] sectionTrain;
	private int notInSectionArticleSum = 0;
	private int notInSectionWordSum = 0;
	private int notInSectionWordTotalSum = 0;
	//자기 Section 이 아닌 내용을 Calculate 하는 함수. Index 에 반응하며 수행시 초기화 후 계산한다.
	private void CalculateNotInSection(int index) {
		this.notInSectionArticleSum = 0;
		for(int i = 0; i < sectionTrain.length; i++) {
			if(i != index) { notInSectionArticleSum += sectionTrain[i].getSectionArticleNumber(); }
		}
		this.notInSectionWordTotalSum = 0;
		for(int i = 0; i < sectionTrain.length; i++) {
			if(i != index) { notInSectionWordTotalSum += sectionTrain[i].getSectionWordsNumber(); }
		}
	}
	//해당 단어에 대한 자기 Section 이 아닌 단어수를 Calculate 하는 함수. Index 에 대응하며 수행시 초기화 후 계산한다.
	private void CalculateNotInSectionWord(int index, String word) {
		this.notInSectionWordSum = 0;
		for(int i = 0; i < sectionTrain.length; i++) {
			if(i != index) { notInSectionWordSum += sectionTrain[i].getSectionWordNumber(word); }
		}
	}
	//해당 기사에 대한 연산 결과를 반환하는 함수. 양수일 경우 해당 Index Section 에 일치하는 기사로 판단한 것이며, 음수일 경우 해당 Index Section 에 일치하지 않는 기사라고 판단한 것이다.
	private double getWeight(int index, String Article) {
		double reslt = getLnPsPns(index);
		for(String wordTmp:Article.split("\\s+")) {
			reslt += getLnPwsPwns(index, wordTmp);
		}
		return reslt;
	}
	// Ln[p(S) / p(!S)] 값을 계산하는 함수. Index 에 대응한다.
	private double getLnPsPns(int index) {
		return Math.log((double)sectionTrain[index].getSectionArticleNumber() / notInSectionArticleSum);
	}
	// Sigma Ln[p(Wi ^ S) / p(Wi ^ !S)] 값을 계산하는 함수. Index 에 대응한다. 단 특정 단어에 대한 Advantage 를 부과한다. (Advantage 함수 참조)
	private double getLnPwsPwns(int index, String word) {
		CalculateNotInSectionWord(index, word);
		return Math.log(((double)sectionTrain[index].getSectionWordNumber(word) / sectionTrain[index].getSectionWordsNumber()) / ((double)ArticleAdvantage(index, word) / notInSectionWordTotalSum));
	}
	// 특정 단어에 대한 Advantage 부과함수. 해당 Index Section 에만 존재하는 단어일때 빈도에 따른 가산점을 부여한다. 가산은 해당단어수 / Section 전체기사수 * 50 이다.
	private double ArticleAdvantage(int index, String word) {
		double advantageResult = 0;
		for(int i = 0; i < sectionTrain.length; i++) {
			if(i != index) {
				if(sectionTrain[i].getSectionWordNumber(word) == 1 && sectionTrain[index].getSectionWordNumber(word) > 1) {
					advantageResult += (1 - ((double)sectionTrain[index].getSectionWordNumber(word) / sectionTrain[index].getSectionArticleNumber() * 50));
				}
				else { advantageResult += sectionTrain[i].getSectionWordNumber(word); }
			}
		}
		return advantageResult;
	}
	// 해당 File 변수에 대한 Index Section 과의 매치율을 보여주는 함수. 맞은 것과 틀린것, 그리고 그 것에 대한 판단 확률을 반환한다.
	public void DocumentResult(File f, int index) {
		int negaNum = 0;
		int posiNum = 0;
		CalculateNotInSection(index);
		try {
			Scanner targetDocument = new Scanner(f);
			while(targetDocument.hasNextLine()) {
				if(getWeight(index, targetDocument.nextLine()) < 0) { negaNum++; }
				else { posiNum++; }
			}
			targetDocument.close();
		} catch (FileNotFoundException e) {
			e.printStackTrace();
		}
		System.out.println("Right : " + posiNum + " Wrong : " + negaNum + " Result : " + (getLnPsPns(index) + ((double)posiNum / (posiNum+negaNum))));
	}
	// 생성자. File 갯수에 따라 지정을 해준다.
	public Analyzer(File[] dataList) {
		this.sectionTrain = new Trainer[dataList.length];
		for(int i = 0; i < sectionTrain.length; i++) {
			sectionTrain[i] = new Trainer(dataList[i]);
			sectionTrain[i].TrainData();
		}
	}
}
}}}
Runner.java
{{{
package org.zeropage.machinelearn;

import java.io.File;

public class Runner {
	public static void main(String[] args) {
		File[] dbList = 
		{
			new File("svm_data.tar/package/train/economy/index.economy.db"),
			new File("svm_data.tar/package/train/politics/index.politics.db"),
		};
		Analyzer anal = new Analyzer(dbList);	// Section 이 두개이니 두개로 저장.
		anal.DocumentResult(new File("svm_data.tar/package/test/economy/economy.txt"), 0);
		anal.DocumentResult(new File("svm_data.tar/package/test/politics/politics.txt"), 1);
	}
}
}}}
Train 의 Economy.txt 파일 적중도 : 0.83 (83%)
Train 의 Politics.txt 파일 적중도 : 0.94 (94%)
전체 평균 적중도 : 0.885 (88.5%)
위의 주석처럼 필요없는 (http, //, blog, yahoo, empas, tistory 같은) 단어를 제외하고 작성할 수 있게 수정했습니다.
각 단어중 특별한 단어에 Advantage 를 부과했는데, 단어가 해당 Section 에 Unique 하고 그 빈도가 클수록 Advantage를 크게 부과했습니다. (하지만 이도 분석한 Section에 상대적입니다.)
[그래서 그런지 결과엔 0.5% 차이밖에 없더군요..]
이 결과를 볼 수 있었으면 좋겠네요 ^^;;