算法：IWNB算法

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：计算训练实例集D的实例众数z

Step2：利用公式(13)计算每个训练实例y与z的相似度 $s\left(y,z\right)$

Step3：给每个训练实例赋予权重 $1+s\left(y,z\right)$

Step4：利用加权后的D建立朴素贝叶斯模型

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