基于贝叶斯的不确定数据挖掘
数据挖掘的分类算法
数据挖掘的分类算法数据挖掘是指通过分析大量数据来发现隐藏在其中的规律和趋势的过程。
分类算法是数据挖掘中的一种重要方法，主要是通过构建模型将数据划分为不同的类别。
在本文中，我们将讨论几种常见的分类算法。
1. 决策树算法决策树算法是一种基于树形数据结构的分类算法。
它将数据集分成许多小的子集，并对每个子集进行分类。
决策树的节点表示一个属性，每个分支代表该属性可能的取值。
通过选择适当的划分条件，可以使决策树的分类效果更加准确。
2. 朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于概率论的分类算法。
它基于贝叶斯定理，利用先验概率和条件概率推断后验概率，并将数据分为不同的类别。
朴素贝叶斯算法在文本分类、垃圾邮件识别等方面有广泛的应用。
3. 支持向量机算法支持向量机算法是一种基于分类的学习方法，通过构造一个最优的超平面将数据集分为两个或多个类别。
该算法可以用于解决多分类、回归、异常检测等问题。
支持向量机算法在人脸识别、文本分类、图像识别等方面有很好的应用。
4. K近邻算法K近邻算法通过计算样本之间的距离来确定每个样本的类别，即将每个样本划分到与其最近的K个邻居的类别中。
该算法是一种简单有效的分类算法，在文本分类、医学诊断等方面得到了广泛应用。
5. 神经网络算法神经网络算法是一种基于类似人类神经系统的计算模型，通过构造多个神经元并利用它们之间的联系来分类。
该算法可以解决多分类、回归、信号识别等问题，并在语音识别、图像处理等方面得到了广泛应用。
总之，分类算法在数据挖掘中起着重要的作用。
通过对不同分类算法的了解和应用，可以提高分类的准确性和效率。
在实际应用中，需要根据数据类型、数据量和应用场景等因素选择合适的分类算法。
基于贝叶斯网络的数据挖掘算法研究
基于贝叶斯网络的数据挖掘算法研究随着信息时代的到来，数据量的飞速增长使得数据挖掘变得越来越重要。
数据挖掘不仅可以帮助人们从海量数据中发现规律和趋势，而且还可以帮助人们更好地做出决策和预测未来。
而在众多的数据挖掘算法中，基于贝叶斯网络的数据挖掘算法因其高效性和准确性而备受研究者的关注。
一、贝叶斯网络的介绍贝叶斯网络又称信念网络或Bayes Net，是一种基于条件概率分布的有向图模型。
贝叶斯网络的节点代表了一个随机变量，而边则代表了不同变量之间的依赖关系。
通过贝叶斯网络的拓扑结构，可以更好地理解变量之间的联系，从而允许我们进行概率推理、决策分析、风险评估等。
二、贝叶斯网络在数据挖掘中的应用在实际应用中，贝叶斯网络常被用于分类、回归、聚类等任务中。
其中，最典型的应用就是分类问题。
通过将分类标签与属性之间的条件概率建立贝叶斯网络，我们可以利用观测数据进行模型参数的学习，然后基于贝叶斯公式进行预测和分类。
一般来说，我们可以基于样本数据的频率来学习网络中各个节点的条件概率分布。
但若数据量较小或属性间存在非线性关系等因素导致概率分布无法准确估计，此时就需要引入先验知识来帮助我们更好地建模。
例如，对于某些问题，我们可能认为某些属性之间存在先验相关性，或者认为某些属性对分类结果的影响较小，此时我们可以通过设定相应的先验概率分布来提高模型的准确性和泛化能力。
三、贝叶斯网络的优势相比其他数据挖掘算法，基于贝叶斯网络的算法有以下几个优势：1. 对不完整和缺失数据具有较好的容错性。
贝叶斯网络中，通过条件概率的乘积求解联合概率分布时，可以容忍缺失数据和不完整数据的情况，而不会导致整个模型无法训练。
2. 能够对因果关系进行建模。
贝叶斯网络中，边的方向表示了变量之间的因果关系，从而可以更好地模拟实际情况下因果关系的影响。
3. 对样本数据的量要求较低。
在样本数据不足的情况下，基于贝叶斯网络的算法通常可以取得较好的效果。
这也主要得益于它的自适应特性和根据先验知识来建模的特点。
贝叶斯方法在数据挖掘中的应用进展
文． ２ ０ ０ ５ ， １ ｌ
［ ３ ］ 朱 慧明， 陈俊武 ， 马奔． 基于贝叶斯 网络学 习模 型的客户关 系管理研究 ， 统计
『 ４ １ 陈俊武 基于数据挖掘技术的电信客户关系管理 研究 ． 湖南 大学硕 士学位论
２导
◇ 科技 论坛◇
贝叶斯方法在数据挖掘中的应用进展
邹 亚 娟
（ 武汉 理工大学
湖北
武汉
４ ３ ０ ０ ７ ０ ）
【 摘 要】 随着数据库技术的发展 ， 贝叶斯方法在 数据挖掘 中的应 用是 当前研究的热点问题之 一。本 文在 阅读大量相关文献的基 础上综述 了基于贝叶斯 方法的数据挖掘技术的主要应用进展 。与数据挖掘 的其他方法相 比， 贝叶斯方法的优 势在 于具有丰富的概率信 息的表 达与先验
０ ． 引言
２ ． 小 结
义 。本文在 阅读大量相关文献的基础上 ． 综述 了基 于贝叶斯方法的数 贝 叶斯方法的主要优 势在于可有效地利用先验信息 ． 综合先验信 据挖掘技术 的主要应用进展 息、 总体信 息与样 本信息得到后验分 布 ． 从而通过后验 分布作 出各种 统计推断 ． 具有很好的可理解性 。 目 前贝叶斯方法很好地与数据挖 掘 １ ． 贝叶斯方法在数据挖掘 中的应用进展
代价换取了更高的覆盖率 和命 中率 。钟雁等人 曾通 过贝叶斯分类器 『 ５ ］ 尹婷 ， 马军 ， 覃锡忠等 ． 贝 叶斯决策树在 客户 流失预测中的应用 ， 计算机工程 方法挖掘了货票库 中的海量数据所蕴藏 的信息 ． 探讨 了对铁 路货 运客 与应用 ． ２ ０ １ ２ ． １ １ 户进行细分的方法 ． 以为根据不 同类别 的货 主对铁路 贡献的大小制定 『 ６ １ 钟雁， 郭雨松． 数据挖掘技术 在铁路货运客户细分 中的应用 ， 北京交通 大学学 不同的优惠措施提供决策依据 报（ 自然科学版 ） ， ２ ０ ０ ８ ， ３ ２ （ ３ ） ： ２ ５ — ２ ９ ． 『 ７ ］ 张鹏 ， 唐世渭． 朴素贝叶斯 分类 中的隐私保护方法研究 ， 计算机学报 ， ２ ０ ０ ７ ， ３ ０ １ ． ２网络信息安全方面的应用 由于 网络技 术 、数据存储技 术和高性能处 理器技术等 的飞速发 （ ８ ） ： １ ２ ６ ７ － １ ２ ７ ６ ．
数据分析知识：数据挖掘中的回归分析与贝叶斯统计
数据分析知识：数据挖掘中的回归分析与贝叶斯统计数据挖掘中的回归分析与贝叶斯统计随着人工智能和大数据时代的到来，数据挖掘变得越来越受到重视。
其核心技术之一就是回归分析和贝叶斯统计。
本文将对这两种技术进行详细探讨，并分析它们在数据挖掘中的应用。
一、回归分析回归分析是一种用于建立因果关系的统计学习方法。
它的基本思想是通过统计模型来预测一个或多个自变量与一个因变量之间的关系，以评估它们之间的相互依存性。
回归分析包括线性回归和非线性回归两种模型。
线性回归的模型假设因变量与自变量之间是线性关系，非线性回归的模型则假设二者之间的关系是非线性的。
通常，我们使用最小二乘法来拟合回归线，使得其误差平方和最小化。
在数据挖掘中，回归分析常用于预测或建模。
例如，我们可以通过回归分析来预测销售额与广告支出、产品价格等自变量之间的关系。
另外，回归分析也可以用于聚类分析、异常检测、时间序列分析等领域。
二、贝叶斯统计贝叶斯统计是一种利用贝叶斯公式进行概率推理的统计学习方法。
与传统的频率学派不同，贝叶斯学派认为概率是一种可以表示不确定性的量，而不是一种频率或次数。
贝叶斯统计的基本思想是：在先验分布的基础上，利用样本数据更新参数的分布。
与频率学派相比，贝叶斯学派更强调对不确定性的建模，因此可以更好地处理小样本问题和不完全数据。
在数据挖掘中，贝叶斯统计可以用于分类、聚类、预测等任务。
例如，我们可以使用朴素贝叶斯算法来对一组文本进行分类。
此外，贝叶斯网络也是一种常用的统计模型，它可以描述变量之间的关系，并预测未知变量的取值。
三、回归分析与贝叶斯统计的应用回归分析和贝叶斯统计在数据挖掘中有许多应用。
以下是其中的几个例子：1.脑瘤检测利用回归分析和贝叶斯统计方法，研究人员已经开发出一种新的脑瘤检测方法。
该方法使用电子微探针技术来测量脑组织中的化学成分，然后使用回归分析算法来建立化学成分与癌细胞之间的关系。
接着，使用贝叶斯统计算法对检测结果进行分类，判断脑组织是否存在癌细胞。
基于贝叶斯网络的数据挖掘应用研究
基于贝叶斯网络的数据挖掘应用研究数据挖掘作为一种快速有效的数据分析方法，被广泛应用于企业和科研领域。
而贝叶斯网络则是数据挖掘中常用的一种工具，它以贝叶斯定理为基础，建立随机变量之间的依赖关系，能够处理不确定性和复杂性较高的数据，成为了数据挖掘的佳选择。
本文将探讨基于贝叶斯网络的数据挖掘应用研究。
1. 贝叶斯网络概述贝叶斯网络是一种以贝叶斯定理为基础的概率图模型，它由节点和边组成，表示变量之间的依赖关系。
在贝叶斯网络中，每个节点表示一个概率变量，边表示节点之间的条件依赖关系。
通过对节点的条件概率和边的权重进行学习和推断，贝叶斯网络可以解决多变量的分类、预测、诊断等问题。
2. 贝叶斯网络在数据挖掘中的应用贝叶斯网络在数据挖掘中的应用十分广泛，涉及机器学习、分类、聚类、特征选择等领域。
下面将介绍贝叶斯网络在数据挖掘中常见的三种应用场景。
2.1. 贝叶斯网络在异常检测中的应用异常检测是数据挖掘中的重要研究方向，它旨在识别数据中的不正常点。
贝叶斯网络可以通过建模正常数据的分布，检测异常数据的出现。
具体来说，将正常数据集合作为一个节点集，通过学习每个节点间的条件概率，形成贝叶斯网络。
当新的数据出现时，贝叶斯网络可以通过计算该数据集合在已有模型中的概率，来判断该数据集合是否合理。
如果概率低于设定的阈值，则判断该数据为异常数据。
2.2. 贝叶斯网络在文本分类中的应用文本分类是文本挖掘中十分重要的任务，它旨在将文本按照预定义的类别进行分类。
贝叶斯网络可以通过对文本进行特征提取，然后基于这些特征建立贝叶斯网络模型。
具体来说，将每个特征作为一个节点，将文本的类别作为目标节点，通过学习每个节点间的条件概率，形成贝叶斯网络。
当新的文本出现时，贝叶斯网络可以通过计算该文本在已有模型中不同类别的概率，来判断该文本应该属于哪个类别。
2.3. 贝叶斯网络在预测中的应用预测是数据挖掘中常见的任务，它旨在根据历史数据的特征，预测未来的趋势或结果。
贝叶斯网络在数据挖掘中的应用研究
贝叶斯网络在数据挖掘中的应用研究随着科技的不断发展，数据量越来越庞大，数据挖掘的重要性也越来越凸显。
为了更好地解释数据并做出合理的决策，人们发明了很多的算法和模型，其中贝叶斯网络便是一种被广泛使用的模型之一。
贝叶斯网络是一种概率图模型，它被用来描述变量之间的关系及其概率分布。
它采用了贝叶斯定理，可以通过先验知识和观测数据来推断出各个变量之间的相关性。
基于这种关系，我们可以使用贝叶斯网络来分析数据，预测未来的趋势，识别异常行为，等等。
贝叶斯网络在数据挖掘中的应用非常广泛。
下面，我们来看几个典型的例子。
1. 基于贝叶斯网络的异常检测异常检测在数据挖掘中是一个很重要的任务。
通过监测数据集中的异常行为，我们可以避免损失并识别潜在的风险。
贝叶斯网络可以用来构建异常检测模型，它可以从大量数据中学习各个变量之间的关系，通过判断某个变量的值是否符合预期来识别异常。
以货物物流为例，我们可以使用贝叶斯网络来监测运输过程中的异常情况。
我们可以将所有影响货物物流的变量（如路线、运输工具、温度、湿度等）作为网络节点，并在节点之间建立连接来表示它们之间的关系。
然后，我们可以根据历史数据来学习这些变量之间的相关性，建立概率模型来预测未来的物流运输情况。
如果某个变量的值偏离了预期，我们就可以通过贝叶斯网络来判断这是否是异常情况。
2. 基于贝叶斯网络的分类贝叶斯网络还可以用来进行分类任务。
在训练阶段，我们可以使用先验知识和历史数据来学习各个变量之间的关系。
然后，在测试阶段，我们可以将新的数据集输入到模型中，根据贝叶斯定理来计算每个类别的概率，并将其分配给最可能的类别。
以垃圾邮件过滤为例，我们可以使用贝叶斯网络来识别垃圾邮件。
我们可以将邮件的各个特征（如发件人、主题、正文内容等）作为网络节点，并在节点之间建立连接来表示它们之间的关系。
然后，我们可以根据历史数据来学习这些变量之间的相关性，建立概率模型来预测每封邮件是否是垃圾邮件。
如果概率值高于某个阈值，我们就可以将其视为垃圾邮件。
高斯过程回归算法的原理与应用
高斯过程回归算法的原理与应用高斯过程回归(Gaussian Process Regression, GPR)是一种基于贝叶斯概率理论的非参数回归方法，具有优秀的预测能力和不确定性估计能力，近年来在机器学习和数据挖掘领域得到广泛应用。
本文将介绍高斯过程回归算法的原理和应用，并分析其优缺点。
一、高斯过程回归原理高斯过程(Gaussian Process, GP)是一种能描述随机变量之间的关系的方法，通常被用于回归和分类问题中。
高斯过程回归将所研究的现象看作是一个随机过程，并假设该随机过程服从一个高斯分布。
换言之，对于任意输入$x$，函数$f(x)$的取值服从一个以$f(x)$为均值、以$k(x,x')$为协方差矩阵的高斯分布，即：$$f(x) \sim \mathcal{N}(m(x), k(x,x'))$$其中$m(x)$为均值函数，$k(x,x')$为协方差函数。
协方差函数描述了$f(x)$和$f(x')$之间的相关性，通常使用一些特定的函数形式来表示，例如：1.线性函数：$k(x,x')=x^T x'$2.多项式函数：$k(x,x')=(x^T x' + c)^d$3.高斯核函数：$k(x,x')=exp(-||x-x'||^2/(2\sigma^2))$高斯核函数是高斯过程回归中最常用的协方差函数，它是基于欧几里得距离的指数衰减函数。
对于训练数据集$D=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_n,y_n)\}$，我们可以根据高斯过程回归的原理计算出先验分布$p(f)$和后验分布$p(f|D)$，并得到对新数据点$x$的预测结果$f_*$和预测误差$\sigma_*^2$：$$p(f)=\mathcal{N}(m_0,k_0)$$$$p(f|D)=\mathcal{N}(m(x),\sigma^2(x))$$$$f_*=\mathbf{K}_*^T (\mathbf{K}+\sigma^2_n \mathbf{I})^{-1} \mathbf{y}$$$$\sigma_*^2=k(x,x)-\mathbf{K}_*^T (\mathbf{K}+\sigma^2_n \mathbf{I})^{-1} \mathbf{K}_*$$其中$\mathbf{K}$为$K_{ij}=k(x_i,x_j)$的矩阵形式，$\mathbf{y}=(y_1,y_2,...,y_n)^T$为训练数据的向量形式，$\mathbf{K}_*$为$k(x,x_i)$的向量形式，$\sigma_n^2$为噪声的方差，通常假设为常数。
贝叶斯网络的应用及其优势
贝叶斯网络的应用及其优势贝叶斯网络是一种基于贝叶斯概率理论的概率图模型，用于描述变量之间的相互依赖关系。
它的应用非常广泛，不仅可以用于数据挖掘和机器学习领域，还可以用于决策分析、风险评估等方面。
本文将重点讨论贝叶斯网络的应用及其优势。
一、贝叶斯网络的应用1. 数据挖掘数据挖掘是一项基于大量数据的分析工作，从数据中寻找隐含的模式或知识，以发现有用的信息。
贝叶斯网络可以用于数据挖掘中的分类问题，通过对已知数据的分析，得到一个分类器模型，再通过这个模型对未知数据进行分类。
2. 机器学习机器学习是一种可以使计算机自主学习的算法，它可以对大量的数据进行自我学习和调整，从而达到更好的预测效果。
贝叶斯网络可以作为一种常用的机器学习方法，通过不断的调整和优化，提高对于各种数据的预测准确率。
3. 决策分析在面临不确定性的情况下，决策分析可以通过制定决策规则，降低决策的风险，并提供决策的可靠性。
贝叶斯网络可以用于决策分析中，通过对可能的风险因素进行评估和推断，帮助决策者制定出最优的决策方案。
4. 风险评估随着社会经济的不断发展，风险评估已经成为了各种行业的必备工具。
贝叶斯网络可以对风险因素进行分类和量化，从而为风险评估提供强有力的支持。
二、贝叶斯网络的优势1. 高度可解释性贝叶斯网络很容易就可以用图形形式展示变量之间的依赖关系，对于人类用户和决策者来说，这种可视化方法更加易于理解和接受。
此外，贝叶斯网络还可以使用简单的条件概率表格来表示依赖关系，这种表格对于各种人群都十分简单易懂。
2. 弥补缺失数据在进行数据分析时，有时会出现缺失数据的情况，这些数据很可能是由于某种原因没有被记录下来。
贝叶斯网络可以利用其他数据的信息来补充缺失数据的不足，从而提高分析的准确性和可靠性。
3. 处理噪声数据在现实世界中，数据是存在误差和噪声的，这些误差和噪声会对分析结果造成较大影响。
在这种情况下，贝叶斯网络可以通过建立概率模型去除这些噪声和误差，从而获得更加准确和可靠的结果。
贝叶斯动态模型及其预测算法在数据挖掘中的应用研究
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应用贝叶斯网络解决机器学习问题
应用贝叶斯网络解决机器学习问题随着时代的进步和科技的发展，机器学习的应用越来越广泛。
但是，许多机器学习问题都存在着不确定性和难以预测的情况。
而使用贝叶斯网络，就可以很好地解决这些问题。
本文将介绍什么是贝叶斯网络，以及它如何应用在机器学习中。
一、贝叶斯网络概述贝叶斯网络，也称为信念网络或者贝叶斯网络模型，是一种概率图模型。
它可以用来描述变量之间的概率依赖关系，包括条件概率和联合概率。
贝叶斯网络以节点和边的方式来表示变量之间的关系，其中节点表示随机变量，边表示这些变量之间的依赖关系。
贝叶斯网络的图形模型可以用来推断变量之间的概率关系，并且可以用来解决许多不确定性和难以预测的问题。
二、贝叶斯网络的应用由于贝叶斯网络能够有效地处理不确定性和难以预测的情况，它被广泛应用于机器学习的领域中，包括图像分类、自然语言处理、数据挖掘、推荐系统等等。
以图像分类为例，首先需要获得训练数据集，并将其用来训练模型。
贝叶斯网络模型可以使用这些数据，来进行图像分类的学习。
贝叶斯网络模型还可以分析每个像素与标签之间的关系，并提高像素之间的相关性，从而可以更准确地进行图像分类。
在自然语言处理中，贝叶斯网络可以用来分析词汇之间的关系，并预测文本的类别。
在这个过程中，贝叶斯网络可以考虑先前的观察结果和经验，然后利用学习算法进行自适应调整，以生成更准确的解决方案。
在数据挖掘中，贝叶斯网络可以用来分析数据之间的相互作用，从而更好地发现数据中存在的模式和规律。
通过这些数据分析结果，可以更好地理解数据中的关系，并可以在未知的情况下提供预测结果。
三、贝叶斯网络的优势相对于其他机器学习技术，贝叶斯网络具有以下优势：1. 可以自适应调整：当新的数据输入时，贝叶斯网络可以调整其先前的观察结果、经验和学习算法，以生成更准确的结果。
2. 可以用来处理不确定性和难以预测性问题：使用贝叶斯网络可以帮助理解数据间的相互作用、发现数据中存在的规律和模式。
3. 较少的特征工程：贝叶斯网络可以自动推断变量之间的相互作用，所以相对于其他机器学习技术，要求的特征工程要少得多。
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一
易于实 现 等 优 点 ， 但 这种 分 类 器是 建 立 的理 论基 础 是用 于分 类 的样 本 属 性 是条 件 独 立 的 ， 但 是该 前 提条 件在 实 际 的分类 应 用 中通 常 是 不存 在 的。 样本 数据 的属 性 之 间很难 做 到 完全 相 互 独 立， 因此 在 对 贝叶 斯 算法 的研 究 中 ， 人 们 又提 出 了树增 强 朴 素 贝叶斯 分 类器 Ｔ Ａ Ｎ 、 贝 叶斯 网络 扩 展 的 朴 素 贝 叶 斯 分 类 器 Ｂ Ａ Ｎ 等 一系 列 改 进 的 贝 叶斯 网 络分 类 器 。其 中 ，Ｔ Ａ Ｎ分 类器 在 朴 素
Ｎ ａ ｉ ｖ ｅ Ｂ ａ ｙ ｅ ｓ ） 、 贝叶 斯 网络 扩 展 的 Ｎ ａ ｉ ｖ ｅ Ｂ ａ ｙ ｅ ｓ 分类模型 （ 在
文 中简称 为 Ｂ Ａ Ｎ ）等 。
朴素 贝 叶斯 分类 器 是 一种 基 础 的 贝 叶斯 网络 分 类器 ， 具 有 分 类 性能 稳 定 、准 确 率 高 ， 计 算 过 程 的 时 间、 空 间 复杂 度 小 ，
２ ０ １ ４ 年第２ 期总第１ ４ ６ 期
Ｓ＿ ＬＩ Ｃ ０ Ｎ ＶＡＬＬＥ Ｙ
基于 贝叶斯 的不确 定数据挖掘
黄永 毅 ， 钮 靖， 王秋红 （ 南阳 医学 高等 专科 学校 。 河 南南 阳 ４ ７ ３ ０ ０ ０ ）
摘 要 随着社会信 息化 的发展 ， 数据库技术、数据仓库等的发展 ， 社会发展各领域都面临着海量数据处理的问题 ， 其 中不确定数据的处理成为热点问题 ， 文章通过分析不确定性数据分类问题的研 究现状 ， 在对各种贝叶斯分类器的特 点进行 总 结的 基础 上 ， 基于 Ｗ ｃ ｋ ａ 平 台研 究使 用 贝叶斯 分 类算 法在 不 同类型 的 不确 定性数 据上 的分 类性 能 。 关键词 不确 定性 数据 ； 数据 挖掘 ； 朴素 贝叶斯 ；贝叶斯 网络 中图分 类号 ： Ｔ Ｐ ３ １ １ 文 献标 识码 ： Ａ 文章 编号 ：１ ６ ７ １ － ７ ５ ９ ７（ ２ ０ １ ４ ）０ ２ — ０ ０ ４ ３ — ０ ２
贝 叶斯 分 类 器 的基 础 上 进 行 了拓 展 ， 在Ｔ Ａ Ｎ 模 型 表示 。 随 互联 网上 各领 域 的数 据 信 息 的规模 以几 何 指 数递 增 ， 然
而 ， 如 何 从 数据 中最 大 限度 获 取 有 价值 的 资源 成 为 重 要 难 题 ， 因此 数据 挖掘 技术 的研 究成为 热 点研 究领域 。在数 据挖 掘领 域 ， 比 较 成 熟 的 分类 算 法 有 ： 朴 素 贝叶 斯 （ Ｎ ａ ｉ ｖ ｅ Ｂ ａ ｙ ｅ ｓ ） 、Ｋ 近 邻
传 统 数 据挖 掘 分 类 算 法 是 建 立 在确 定性 数 据 的基 础 上 的 ， 其 数据 集 合 其属 性 特 征 都 是确 定 的 ， 且 样 本 的属 性 值是 准 确 无 误的 ， 而 现 实生 活 中 由于各 种 原 因属 性 完 全确 定 的 样本 集 是 很 难 收集 到 的 ， 其 中必 然会 有 属 性 缺失 或 者 偏移 的情 形 ， 也 就 是 说样 本 里 有 噪声 ，当 这些 噪 声 多 到足 以影 响所 构 造 的分 类 器 的 分类 精度 ， 我们就 不 能 忽略这 些 不确定 数据 的存在 了 。 般来讲 ， 数 据 的不 确 定 性 主要 表 现在 以下 两 个方 面 ： １ ） 样 本存 在 不 确定 性 ， 即样 本 具 有 特定 的存 在概 率 ， 而且 一 个 样 本存 在对 其 他样 本 的存 在 有一 定 的影 响 ； ２ ）样 本 属性特 征 值 的 不确 定 性 ， 即样 本 的 属性 特 征 值 不是 单 一 确定 的数 值 ， 而 是 依 定分 布 特 征 的一 段 区 间取 值 。该分 布 区 间通 常 用概 率 密 度 函 数Ｐ Ｄ Ｆ 或 其 他 分布 函数 如 均 值 、方 差 等表 示 。在 不确 定 性 数据 分 类 问题 中 ， 我 们 需要 处 理 的 数据 样 本 的 属性 值 不再 是 唯 一确 定 的值 ， 而 是服 从 一 定 分布 的一 段范 围 ， 通 常 每 一 个属 性 值 都
一
本 的所 有 属性 都直 接 或者 间接 的对 分类 结果产 生影 响 。
根据 对 特 征 值 间 不 同关联 程 度 的 假设 ，贝叶 斯 网络 分 类 器 又有 以下几种 典 型 的模 型 ， 朴 素 贝叶斯 分类器 Ｎ ａ ｉ ｖ ｅ Ｂ ａ ｙ ｅ ｓ 、树 增强 朴素 贝 叶斯 分类 模 型 （ 在 文 中简称 为 Ｔ Ａ Ｎ ，Ｔ ｒ ｅ ｅ Ａ ｕ ｇ ｍ ｅ ｎ ｔ ｅ ｄ
Ｋ Ｎ Ｎ（ Ｋ — Ｎ ｅ ａ ｒ ｅ ｓ ｔ Ｎ ｅ ｉ ｇ ｈ ｂ ｏ ｒ ｓ ） 、决 策 树 （ Ｄ ｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ Ｔ ｒ ｅ ｅ ）等 ，
这 些算 法 各 有 自 己的 特 点 。在 对 不确 定性 数 据 进 行 分类 的 研 究 中 ，Ｊ ｉ ｎ ｂ ｏ Ｂ ｉ 等人 提 出 了一种 基于 支撑 向量 机模 型 的不确 定 数 据分类算法 ， 用 不确 定数 据 来 构造 分 类边 界 ， 得 到 一个 最 小化 结 构风 险 的分 类 模 型 。Ｓ ｍ ｉ ｔ ｈ Ｔ ｓ ａ ｎ ｇ 等 人 在 构 建 决 策 树 的 过程 中 融入 概 率 密度 函数 ， 从 而 使 用 扩展 了的 决策 树 算 法解 决 不 确 定数 据分 类 问题等 。因此 在 本文 所研 究的 不确 定性 数据 挖掘 中 ， 我 们 将 着 重 研 究使 用 贝 叶 斯 算法 解 决 不 确 定 数 据 分 类 问题 的