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用于分類規則挖掘的貝葉斯信念構造算法
2016-01-12
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用于分類規則挖掘的貝葉斯信念構造算法

隨著數據庫技術的廣泛應用，各行各業都積累了大量有用數據。這些數據所隱含的內在聯系可能就是有價值的知識，如何發現、提取這些知識和規則并加以利用就成了當務之急。數據分析師將會從大量的數據中提取隱含的、未知的、對決策有潛在價值的知識和規則的過程。它包括關聯分析、分類、預測、聚類分析和孤立點分析等幾個方面。

分類作為數據挖掘的主要內容之一，主要是通過數據分析訓練數據樣本，產生關于類別的精確描述。這種類別通常由分類規則組成，可以用來對未來的數據進行分類預測，有著廣泛的應用前景。對于分類規則的挖掘通常有以下幾種方法：決策樹方法、貝葉斯方法、人工神經網絡方法、粗集方法和遺傳算法。不同的算法適用于不同特點的數據。

貝葉斯信念網絡說明了聯合條件分布，它允許在變量的子集之間定義類條件獨立性提供了一種因果關系圖形，可以在其上學習并根據學習結果進行分類。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系的弱點。

本文首先簡單介紹了什么是貝葉斯信念網絡，然后介紹了根據樣本數據建立貝葉斯信念網絡的傳統構造算法并提出了“壓縮侯選的貝葉斯信念網絡構造算法”，它對傳統的貝葉斯信念網絡構造算法做了許多改進，在不影響其性能的基礎上，極大地提高了運算速度，對在大型數據庫上運用貝葉斯信念網絡進行數據挖掘有極大的現實意義。數據分析師培訓


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