算法2：CSAVFWNB

输入：训练实例集D，测试实例 $x_{test}$

输出：测试实例 $x_{test}$ 的类标签

Step1：将训练实例集D按类标签进行划分

Step2：利用公式(8)计算每个属性值 $a_{ij}$ 的类依赖属性值频率 $f_{c,ij}$

Step3：利用公式(9)计算出每个实例的类依赖实例权重 $w_i$

Step4：利用公式(4)和(5)分别计算 $P_c$ 和 $P\left(a_j|c\right)$

Step5：利用模型预测测试实例 $x_{test}$ 的类标签

Step6：输出 $x_{test}$ 的类标签