基于朴素贝叶斯算法的垃圾邮件分类器

这段代码使用朴素贝叶斯算法对邮件进行垃圾邮件分类。

首先，通过getWordFromFile函数从文本文件中提取出有效的词，并进行分词和特殊字符的去除操作。然后，使用getTopNWords函数获取出现频率最高的前N个词，作为特征词。

接下来，遍历所有邮件，将每个邮件的词频向量表示为一个长度为N的向量，其中每个元素代表对应特征词在该邮件中的出现次数。将这些向量存储在vectors中。

然后，将前127封邮件标记为垃圾邮件，后24封邮件标记为正常邮件，并使用MultinomialNB模型进行训练。

最后，通过predict函数对测试邮件进行预测。首先计算测试邮件中特征词的词频向量，然后使用训练好的模型进行预测。predict_proba函数返回的是预测结果为各个类别的概率，通过比较预测结果得到最终的分类结果。

在代码的最后，通过遍历测试邮件列表对每个邮件进行预测，并输出预测结果。

总结来说，这段代码根据邮件中的词频向量使用朴素贝叶斯算法进行垃圾邮件分类，判断邮件是垃圾邮件还是正常邮件。