在Apache Mahout中，实现贝叶斯文本分类算法的命令通常涉及几个步骤，包括数据预处理和模型训练。以下是对所列命令的分析：

- **A: seqdirectory**
- **功能**：将一组文本文件转换为顺序文件（sequence file）的格式。在文本分类过程中，这是将原始文本数据格式化为Mahout可以处理的格式的初始步骤。
- **用途**：用于数据预处理，不直接用于训练贝叶斯模型。

- **B: seq2sparse**
- **功能**：将顺序文件转换为稀疏向量表示。这一步对于文本分类非常重要，因为它将文本数据转换为数值特征向量。
- **用途**：是文本分类过程中必不可少的一部分，为贝叶斯模型的训练提供输入数据。

- **C: trainnb**
- **功能**：用于训练朴素贝叶斯（Naive Bayes）分类模型。
- **用途**：直接用于训练贝叶斯文本分类模型，是实现贝叶斯分类的核心步骤之一。

- **D: trainlogistic**
- **功能**：用于训练逻辑回归（Logistic Regression）模型。
- **用途**：与贝叶斯分类无关，适用于逻辑回归任务。

**正确答案**为：**A: seqdirectory**, **B: seq2sparse**, **C: trainnb**

### 分析：
- **seqdirectory**和**seq2sparse**是数据预处理阶段的两个关键步骤，尽管它们不是直接训练贝叶斯模型的命令，但它们生成的输出是训练模型所必需的输入。
- **trainnb**是训练贝叶斯模型所需的具体命令。
- **trainlogistic**不用于贝叶斯文本分类，而是用于逻辑回归模型的训练。