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用于分類規(guī)則挖掘的貝葉斯信念構(gòu)造算法
2016-01-12
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用于分類規(guī)則挖掘的貝葉斯信念構(gòu)造算法

隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)的廣泛應(yīng)用,各行各業(yè)都積累了大量有用數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)所隱含的內(nèi)在聯(lián)系可能就是有價(jià)值的知識,如何發(fā)現(xiàn)、提取這些知識和規(guī)則并加以利用就成了當(dāng)務(wù)之急。數(shù)據(jù)分析師將會從大量的數(shù)據(jù)中提取隱含的、未知的、對決策有潛在價(jià)值的知識和規(guī)則的過程。它包括關(guān)聯(lián)分析、分類、預(yù)測、聚類分析和孤立點(diǎn)分析等幾個方面。

分類作為數(shù)據(jù)挖掘的主要內(nèi)容之一,主要是通過數(shù)據(jù)分析訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本,產(chǎn)生關(guān)于類別的精確描述。這種類別通常由分類規(guī)則組成,可以用來對未來的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類預(yù)測,有著廣泛的應(yīng)用前景。對于分類規(guī)則的挖掘通常有以下幾種方法:決策樹方法、貝葉斯方法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、粗集方法和遺傳算法。不同的算法適用于不同特點(diǎn)的數(shù)據(jù)。

貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)說明了聯(lián)合條件分布,它允許在變量的子集之間定義類條件獨(dú)立性提供了一種因果關(guān)系圖形,可以在其上學(xué)習(xí)并根據(jù)學(xué)習(xí)結(jié)果進(jìn)行分類。它克服了樸素貝葉斯分類方法無法定義變量之間的依賴關(guān)系的弱點(diǎn)。

本文首先簡單介紹了什么是貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò),然后介紹了根據(jù)樣本數(shù)據(jù)建立貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)的傳統(tǒng)構(gòu)造算法并提出了“壓縮侯選的貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造算法”,它對傳統(tǒng)的貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造算法做了許多改進(jìn),在不影響其性能的基礎(chǔ)上,極大地提高了運(yùn)算速度,對在大型數(shù)據(jù)庫上運(yùn)用貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘有極大的現(xiàn)實(shí)意義。數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)

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