关系学习中贝叶斯分类算法的比较研究
机器学习中的支持向量机与朴素贝叶斯算法比较
机器学习中的支持向量机与朴素贝叶斯算法比较支持向量机（Support Vector Machines，SVM）和朴素贝叶斯（Naive Bayes）算法都是机器学习中常用的分类算法，但它们在原理、应用领域、假设和实现方面有很大的差异。
接下来将对这两个算法进行详细的比较。
1.原理：SVM是一种监督学习模型，其基本原理是找到一个超平面来最大化不同类别之间的间隔，以达到最佳分类效果。
SVM可以通过使用不同的核函数来灵活处理不同类型的数据。
朴素贝叶斯算法则基于贝叶斯定理，利用属性之间的条件独立性假设进行分类。
它假设所有属性对于给定类别的出现都是独立的，从而简化了计算问题。
朴素贝叶斯通过计算每个类别的概率，并选择具有最高概率的类别进行分类。
2.应用领域：SVM广泛应用于文本分类、图像识别、生物信息学等领域。
它在处理高维数据和非线性数据上具有优势，可以通过核函数将低维数据映射到高维空间进行分类。
朴素贝叶斯算法在文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域有广泛的应用。
由于它的简单性和效率，朴素贝叶斯算法在处理大规模数据集时表现出色。
3.假设：SVM假设数据是线性可分的，即存在一个超平面可以完美地将不同类别的数据分开。
对于线性不可分的数据，SVM可以通过引入松弛变量来容忍一定的错误。
朴素贝叶斯算法假设所有属性之间是条件独立的。
这是一个强假设，通常在实际应用中不成立。
然而，在实践中，朴素贝叶斯算法通常能够产生良好的分类结果，尤其是在属性之间存在较弱依赖关系时。
4.实现：SVM的实现包括选择核函数、优化超参数和求解最优化问题。
常用的核函数有线性核、多项式核和高斯核。
对于大规模数据集，通常使用支持向量机进行分类。
朴素贝叶斯算法的实现相对简单，主要计算类别的概率和属性条件概率。
可以使用最大似然估计或贝叶斯估计来计算这些概率。
朴素贝叶斯算法常用于处理文本数据，特别是在大规模数据集上表现良好。
5.优缺点：SVM的优点包括能够处理高维数据、非线性数据和大规模数据集，具有较强的泛化能力。
贝叶斯分类
详解贝叶斯分类器1.贝叶斯决策论贝叶斯分类器是一类分类算法的总称，贝叶斯定理是这类算法的核心，因此统称为贝叶斯分类。
贝叶斯决策论通过相关概率已知的情况下利用误判损失来选择最优的类别分类。
“风险”(误判损失)= 原本为cj的样本误分类成ci产生的期望损失，期望损失可通过下式计算：为了最小化总体风险，只需在每个样本上选择能够使条件风险R(c|x)最小的类别标记。
最小化分类错误率的贝叶斯最优分类器为：即对每个样本x，选择能使后验概率P(c|x)最大的类别标记。
利用贝叶斯判定准则来最小化决策风险，首先要获得后验概率P(c|x)，机器学习要实现的是基于有限的训练样本集尽可能准确的估计出后验概率P(c|x)。
主要有两种模型：一是“判别式模型”：通过直接建模P(c|x)来预测，其中决策树，BP神经网络，支持向量机都属于判别式模型。
另外一种是“生成式模型”：通过对联合概率模型P(x，c)进行建模，然后再获得P(c|x)。
对于生成模型来说：基于贝叶斯定理，可写为下式（1）通俗的理解：P(c)是类“先验”概率，P(x|c)是样本x相对于类标记c的类条件概率，或称似然。
p(x)是用于归一化的“证据”因子，对于给定样本x，证据因子p(x)与类标记无关。
于是，估计p(c|x)的问题变为基于训练数据来估计p(c)和p(x|c)，对于条件概率p(x|c)来说，它涉及x所有属性的联合概率。
2.极大似然估计假设p(x|c)）具有确定的形式并且被参数向量唯一确定，则我们的任务是利用训练集估计参数θc，将P（x|c）记为P（x|θc）。
令Dc表示训练集D第c类样本的集合，假设样本独立同分布，则参数θc对于数据集Dc的似然是对进行极大似然估计，就是去寻找能最大化P（Dc|θc）的参数值。
直观上看，极大似然估计是试图在θc所有可能的取值中，找到一个能使数据出现的“可能性”最大的值。
上式的连乘操作易造成下溢，通常使用对数似然：此时参数θc的极大似然估计为在连续属性情形下，假设概率密度函数，则参数和的极大似然估计为：也就是说，通过极大似然法得到的正态分布均值就是样本均值，方差就是的均值，在离散情况下，也可通过类似的方式估计类条件概率。
朴素贝叶斯算法，贝叶斯分类算法，贝叶斯定理原理
朴素贝叶斯算法，贝叶斯分类算法，贝叶斯定理原理朴素贝叶斯算法，贝叶斯分类算法，贝叶斯定理原理贝叶斯分类算法是统计学的⼀种分类⽅法，它是⼀类利⽤概率统计知识进⾏分类的算法。
在许多场合，朴素贝叶斯(Naïve Bayes，NB)分类算法可以与决策树和神经⽹络分类算法相媲美，该算法能运⽤到⼤型数据库中，⽽且⽅法简单、分类准确率⾼、速度快。
由于贝叶斯定理假设⼀个属性值对给定类的影响独⽴于其它属性的值，⽽此假设在实际情况中经常是不成⽴的，因此其分类准确率可能会下降。
为此，就衍⽣出许多降低独⽴性假设的贝叶斯分类算法，如TAN(tree augmented Bayes network)算法。
朴素贝叶斯算法的核⼼思想：选择具有最⾼后验概率作为确定类别的指标。
--------------------朴素贝叶斯算法设每个数据样本⽤⼀个n维特征向量来描述n个属性的值，即：X={x1，x2，…，xn}，假定有m个类，分别⽤C1, C2,…，Cm表⽰。
给定⼀个未知的数据样本X（即没有类标号），若朴素贝叶斯分类法将未知的样本X分配给类Ci，则⼀定是P(Ci|X)>P(Cj|X) 1≤j≤m，j≠i根据贝叶斯定理由于P(X)对于所有类为常数，最⼤化后验概率P(Ci|X)可转化为最⼤化先验概率P(X|Ci)P(Ci)。
如果训练数据集有许多属性和元组，计算P(X|Ci)的开销可能⾮常⼤，为此，通常假设各属性的取值互相独⽴，这样先验概率P(x1|Ci)，P(x2|Ci)，…，P(xn|Ci)可以从训练数据集求得。
根据此⽅法，对⼀个未知类别的样本X，可以先分别计算出X属于每⼀个类别Ci的概率P(X|Ci)P(Ci)，然后选择其中概率最⼤的类别作为其类别。
朴素贝叶斯算法成⽴的前提是各属性之间互相独⽴。
当数据集满⾜这种独⽴性假设时,分类的准确度较⾼，否则可能较低。
另外，该算法没有分类规则输出。
在所有的机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝⼤多数的分类算法都不同。
机器学习中的分类算法与极限学习机
机器学习中的分类算法与极限学习机机器学习一直是计算机科学领域中备受关注和研究的一项技术。
其中，分类算法是机器学习领域最为重要的算法之一。
分类算法主要是根据已知数据集中的特征和属性信息对新数据进行自动分类和预测，广泛应用于社交网络分析、智能推荐系统、数据挖掘和图像处理等领域。
本文将详细讨论机器学习中的分类算法与极限学习机，并探讨其原理、特点以及应用场景。
一、机器学习中的分类算法1.朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器是基于贝叶斯定理的一种分类算法，主要用于解决文本分类、垃圾邮件过滤和情感分析等问题。
该算法将数据集中的各个特征间视为相互独立且相同分布的，从而计算出新数据与不同类别之间的概率，并将概率最大的类别作为分类结果。
朴素贝叶斯分类器具有分类速度快、准确率高的优点，但是对于数据集中出现的特殊特征，其分类效果比较差。
2.支持向量机分类器支持向量机分类器是一种常用的分类算法，主要是通过将不同类别之间的分界线尽可能地放置于最大间隔区域来进行分类。
该算法适用于小数据集和高维数据集中的分类问题，并且可以使用核函数对不规则的数据集进行处理。
支持向量机分类器具有分类效果好、可解释性强的优点，但是对于大数据集和特征较多的数据集来说，其训练时间比较长。
3.决策树分类器决策树分类器是一种基于树状结构进行决策的分类算法，主要用于解决分类问题和回归问题。
该算法通过对数据集中各个特征进行分析和选择，创建一颗决策树来判断新数据的类别。
决策树分类器具有分类效果好、容易实现的优点，但是对于数据集中存在噪声和缺失值的情况，其分类效果比较差。
4.K近邻分类器K近邻分类器是一种基于距离度量进行分类的算法，主要是通过计算新数据与已知数据集中每个样本之间的距离来进行分类。
K近邻分类器具有分类效果好、预处理简单的优点，但是对于特征维度较高的数据集以及没有明显规律的数据集，其分类效果比较差。
二、极限学习机极限学习机，也称为极限随机网络，是一种基于人工神经网络的分类算法，主要用于解决分类和回归问题。
贝叶斯定理研究贝叶斯定理在随机事件中的应用
贝叶斯定理研究贝叶斯定理在随机事件中的应用贝叶斯定理（Bayes' theorem）是一种在统计学和概率论中常用的计算方法，它基于贝叶斯概率理论，用于计算事件发生的概率。
贝叶斯定理的应用广泛，特别在随机事件的研究和预测中具有重要意义。
本文将介绍贝叶斯定理的基本原理，并深入探讨其在随机事件中的应用。
一、贝叶斯定理简介贝叶斯定理是基于贝叶斯概率理论的一种计算方法。
其基本原理可以用以下公式表示：P(A|B) = (P(B|A) * P(A)) / P(B)其中，P(A|B)代表在事件B已经发生的条件下，事件A发生的概率；P(B|A)代表在事件A已经发生的条件下，事件B发生的概率；P(A)和P(B)分别代表事件A和事件B发生的概率。
二、贝叶斯定理的应用之预测疾病贝叶斯定理在医学领域的应用非常广泛，尤其在疾病的预测和诊断中具有重要意义。
通过利用已知的病例和相应的特征，可以利用贝叶斯定理计算出患者在不同条件下患病的概率，从而辅助医生进行诊断。
三、贝叶斯定理的应用之垃圾邮件过滤随着互联网的普及，垃圾邮件的数量也越来越多。
贝叶斯定理可以用来进行垃圾邮件的过滤，准确地判断某封邮件是垃圾邮件还是正常邮件。
通过统计已知的垃圾邮件和正常邮件的特征，利用贝叶斯定理计算出某封邮件是垃圾邮件的概率，从而实现自动化的垃圾邮件过滤。
四、贝叶斯定理的应用之金融风险评估金融领域面临着各种风险，如股票价格的波动、债券违约等。
贝叶斯定理可以用来进行金融风险的评估和预测。
通过统计已知的金融数据和相应的特征，利用贝叶斯定理计算出某种金融风险发生的概率，从而帮助投资者做出合理的投资决策。
五、贝叶斯定理的应用之自然语言处理贝叶斯定理在自然语言处理领域也有广泛的应用。
例如，在文本分类中，可以利用贝叶斯定理计算出某个词语在某个类别下的条件概率，从而实现对文本进行分类和归类。
六、贝叶斯定理的应用之机器学习贝叶斯定理在机器学习中也起到重要的作用。
数据仓库中基于贝叶斯的分类算法研究
数据仓库中基于贝叶斯的分类算法研究随着信息技术的不断发展，大数据已经成为当今社会不可忽视的重要资源。
而数据仓库则是将多个业务系统的数据集中到一起，以便对大数据进行有效的管理和分析。
如何高效地实现数据仓库中的数据分类，是当前学术研究关注的重点之一。
在数据分类方面，贝叶斯分类算法是一种基于概率的常用算法之一。
其思想是利用概率论中的贝叶斯定理，通过计算先验概率和后验概率，从而得出一个数据的分类。
其算法简洁，精度高，广泛应用于基于数据挖掘的分类问题。
下面，我们将详细探讨数据仓库中基于贝叶斯的分类算法研究。
一、贝叶斯分类算法的原理贝叶斯分类算法是一种基于概率的分类算法。
其核心思想是利用概率论中的贝叶斯定理，根据观测到的数据，确定数据所属的类别。
具体来说，贝叶斯分类算法主要分为三个步骤：（1）计算先验概率：即每个类别的概率，用于确定一个数据随机属于某一类别的可能性大小。
（2）计算条件概率：即在已知类别的情况下，某一属性出现的概率，用于确定一个数据在不同类别下的条件概率。
（3）计算后验概率：即在给定数据的情况下，各类别的后验概率，用于判定数据的分类。
二、贝叶斯分类算法在数据仓库中的应用贝叶斯分类算法在数据挖掘领域中具有广泛的应用。
在数据仓库中，它可以实现有效的数据分类，帮助企业实现数据挖掘和商业智能分析。
数据分类是数据挖掘过程中的重要步骤，其目的是识别和区分不同的数据类型，以便进行更精细的分析。
在数据仓库中，贝叶斯分类算法可以应用于分类数据类型，如客户类型、产品类型等。
它可以从历史数据中学习各个类别的概率分布，并根据新数据来判断其所属的类别。
当然，其分类效果的好坏和数据的质量也有一定的关系。
此外，贝叶斯分类算法还可以在数据预处理、数据过滤、数据清洗等方面发挥作用。
例如，它可以通过对数据样本进行训练和分析，来清除数据中的空值、异常值等不可靠信息，保证数据的准确性和可靠性。
三、贝叶斯分类算法的优劣势相比其他分类算法，贝叶斯分类算法具有以下几个优点：（1）简单易实现：其核心思想简单明了，易于实现；（2）分类精度高：可以针对特定的数据类型快速准确地进行分类；（3）处理缺失数据的能力强：可以分析概率，找出概率最大的数据类型，即便数据中缺失某些信息，依然可以完成分类。
贝叶斯算法
贝叶斯一、贝叶斯公式贝叶斯定理是以英国数学家贝叶斯命名,用来解决两个条件概率之间的关系问题。
已知某条件概率,如何得到两个事件交换后的概率,也就是在已知P(A｜B）的情况下如何求得P(B|A）。
这里先解释什么是条件概率:P(B|A)表示事件B已经发生的前提下，事件A发生的概率,叫做事件B发生下事件A的条件概率。
其基本求解公式为:。
贝叶斯定理之所以有用,是因为我们在生活中经常遇到这种情况：我们可以很容易直接得出P （A｜B），P(B｜A)则很难直接得出，但我们更关心P（B｜A)，贝叶斯定理就为我们打通从P(A|B)获得P（B|A)的道路.贝叶斯定理：P（A）、P（B)是”先验概率”（Prior probability).先验概率是指我们主观通过事件发生次数对概率的判断。
P（A｜B）是已知B发生后A的条件概率，叫做似然函数(likelihood)。
似然函数是通过事件已经发生的概率推算事件可能性的概率。
P（B|A）是已知A发生后B的条件概率，是我们要求的值，叫做后验概率。
P(A｜B）/P（A)是调整因子：调整因子是似然函数与先验概率的比值,这个比值相当于一个权重，用来调整后验概率的值，使后验概率更接近真实概率.因此，贝叶斯定理可以理解为通过先验概率和调整因子来获得后验概率二、分类问题已知集合:和，确定映射规则y=f（x），使得任意x i有且仅有一个y j使得y j=f（x i)成立.其中C叫做类别集合，其中每一个元素是一个类别，而I叫做项集合，其中每一个元素是一个待分类项，f叫做分类器.分类算法的任务就是构造分类器f.这里要着重强调，分类问题往往采用经验性方法构造映射规则，即一般情况下的分类问题缺少足够的信息来构造100％正确的映射规则，而是通过对经验数据的学习从而实现一定概率意义上正确的分类,因此所训练出的分类器并不是一定能将每个待分类项准确映射到其分类，分类器的质量与分类器构造方法、待分类数据的特性以及训练样本数量等诸多因素有关。
贝叶斯 分类
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贝叶斯算法简单介绍
贝叶斯算法简单介绍贝叶斯算法是一种基于统计学的算法，主要用于机器学习与人工智能领域中的分类问题。
该算法是在 18 世纪由英国数学家托马斯·贝叶斯发明的，因此得名贝叶斯算法。
在机器学习领域中，贝叶斯算法被用于解决分类问题。
分类问题就是将一个实例归类到已有类别中的某一个类别中，如将一条邮件归类为垃圾邮件或非垃圾邮件。
贝叶斯算法的基本思想是：给定一个分类问题和一组特征，通过求解特征的条件概率来得到每个类别的概率，从而将实例分到概率最大的那个类别中。
在贝叶斯算法中，最重要的是先验概率和后验概率。
先验概率是指在没有任何与特征相关的信息时，每个类别的概率。
例如，在分类汉字的问题中，让我们假设“大” 字比“小” 字常见，这样我们就可以认为“大” 字的先验概率比“小” 字的先验概率高。
后验概率是基于输入数据的特征，通过学习得出的概率。
例如，当给出一个汉字时，通过学习得出该字是“大” 字的后验概率。
通过计算先验概率和后验概率，就得到了分类问题的最终概率。
下面我们来看一个具体的例子，假设我们要通过贝叶斯算法判断一个邮箱中的邮件是否是垃圾邮件。
我们可以将邮件的内容和标题等相关特征看成先验概率，将垃圾邮件和非垃圾邮件看成后验概率，应用贝叶斯公式进行计算。
具体步骤如下：首先，我们需要收集一些已知类别的邮件数据，将其分为两个类别：垃圾邮件和非垃圾邮件。
然后，我们需要对每个单词进行分析，看它们与垃圾邮件和非垃圾邮件的关系。
例如，“买药”这个词汇就与垃圾邮件有强关系，而“会议”这个词汇就与非垃圾邮件有强关系。
接下来，我们将每个单词与它们在垃圾邮件和非垃圾邮件中的出现次数进行记录。
这个过程中，我们需要使用平滑处理的技巧，避免数据稀疏问题。
之后，通过贝叶斯公式，我们可以得到该邮件为垃圾邮件的概率，也可以得到非垃圾邮件的概率。
根据这些概率，我们可以将邮件进行分类，并进行后续的处理。
当然，贝叶斯算法并不仅仅适用于垃圾邮件分类问题，还可以应用于医学诊断、自然语言处理、金融风险管理等领域。
贝叶斯算法原理
贝叶斯算法原理贝叶斯算法是一种基于概率统计理论的分类方法，它的核心思想是利用已知的样本数据来计算待分类样本属于某个类别的概率。
在机器学习和数据挖掘领域，贝叶斯算法被广泛应用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等任务中，具有较好的分类性能和鲁棒性。
本文将从贝叶斯算法的原理、应用和优缺点等方面进行介绍。
贝叶斯算法的原理。
贝叶斯算法基于贝叶斯定理，通过已知的先验概率和样本数据的条件概率来计算后验概率，从而实现分类任务。
在分类问题中，我们需要将待分类的样本分到不同的类别中，而贝叶斯算法就是利用样本的特征和类别之间的关系来进行分类的。
具体来说，对于给定的样本特征X和类别Y，贝叶斯算法通过计算后验概率P(Y|X)来确定样本属于某个类别的概率。
而P(Y|X)可以根据贝叶斯定理表示为：P(Y|X) = P(X|Y) P(Y) / P(X)。
其中，P(X|Y)表示在类别Y下样本特征X的条件概率，P(Y)表示类别Y的先验概率，P(X)表示样本特征X的先验概率。
通过比较不同类别下的后验概率，我们可以将样本分到概率最大的类别中，从而实现分类。
贝叶斯算法的应用。
贝叶斯算法在文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等任务中有着广泛的应用。
在文本分类中，我们可以利用贝叶斯算法来对文本进行分类，如将新闻文章分为政治、经济、娱乐等类别。
在垃圾邮件过滤中，我们可以利用贝叶斯算法来判断邮件是否为垃圾邮件，从而提高邮件过滤的准确性。
在情感分析中，我们可以利用贝叶斯算法来分析文本中的情感倾向，如判断评论是正面的还是负面的。
贝叶斯算法的优缺点。
贝叶斯算法具有较好的分类性能和鲁棒性，但也存在一些缺点。
其优点主要包括：1. 算法简单，易于实现。
贝叶斯算法基于概率统计理论，计算过程相对简单，易于实现和理解。
2. 对小样本数据效果较好。
贝叶斯算法能够有效利用已知的样本数据，对小样本数据的分类效果较好。
3. 对噪声数据具有较强的鲁棒性。
贝叶斯算法能够通过概率计算来降低噪声数据的影响，具有较强的鲁棒性。
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第３ ３卷
Ａ＝ ｋ ｋ ） ａ 。显然如果该例子属于某一个类的概率值具有最大值 ，那么该例子就属于这个类 。根据贝叶斯定理
Ｐ ＝ ｉ每 （ ｛ｑ ＝＝ 三 ｃ４ … ） ＝
都无关 ， 也容易计算 。求 ＰＡ ＝ １ ・ （ Ｉ ．， ａ ． 厶…， ￣ａｆ ＝ ｉ Ａ＝ ｋＣ ｃ 。 ） 如果属性值是独立 的， 则
朴素贝叶斯方法就是以概率密度函数为基础 ， 描述分类系统 中条件属性和分类属性之间的映射关系。 从理论上讲 ，与其它所有分类算法相 比， 具有出错率最小的特点 ，因而具有广泛的应用前景。但是贝叶斯 方 法有其 自身 的限制 ｌ一 是先 验概率定 义 困难 ；二是 实 际问题 中条件 属性 的独立 假设一 般不成 立 ，针对 贝 叶斯 分类 方法 在实 际应用 中的约束 和限制 ，许多研 究者 提 出结合粗糙 集与 贝叶斯 方法 进行分类 知识 挖掘 的 解 决方案 和 实际方 法 ［ ］ ３。 － ７
０ 引言
数据挖掘算法是在数据 中寻找一种模式。现存的大多数数据挖掘方法都是在单一的表 中寻找模式 。而 个关系数据库一般 由几个表组成 ， 而不是一个表。近几年 ， 数据挖掘的算法和模式已经扩展到多关系方 面 ，而 多关 系 学 习 （ ＤＭ，ＭＲ 方 法 也称 为关 系学 习 ，是从 关 系数 据库 中寻找涉及 多表 （ ＭＲ Ｌ） 多关 系 ）的 模式 。 分类是数据挖掘的一种主要的应用形式 ， 其应用遍历机器学习、模式识别、统计学、神经网络、遗传
结。本文第三部分是对单关系学习中贝叶斯分类算法的比较 ； 四部分是对多关系学习中贝叶斯分类算法 第 的比较 ；最后是对本文工作 的总结与展望。
１ 贝 叶斯分类算法基本 思想
给定 一个 具有 个 属 性 的数 据 集 ， 设 这 个 属性 值均 为离 散值 ， 假 分类 任务 是 预测 测试集 中每一个 例 子 的类别 。给定一 个具 体 的例 子 ，其属 性值 从 口到 口，该 例子 属于某 一个 类 ｃ的概 率是 尸ｃ ｃ ｆ ＝ ・ ｉ （－ ・
将 （ ２）式 带人 （ ）式 中 ，可得 到朴素 贝叶斯 分类 器所使用 的方 法 ，即 １ ¨
（ ２）
ａ ｇ ａｘ ｒ ｍ
ｃ
（ ３）
其中，
表示朴素贝叶斯分类器输出的目标值 。理论上讲 ，朴素贝叶斯分类与其他所有分类算法相
比 ，具有最 小 的误分 类率 。
２ 单关 系学 习中贝 叶斯分 类算法 比较
收 稿 日期 ：２ １．３０ ０ ００ ．８ 基金项 目：国家 自然科学基金资助项 目，编号 ：６ ６ ３ ３ ； ０ ７ １６ 河北省教育厅资 助项 目，编号 ：ｚ０ ９ ２ ； ２ ０ １ ０ 河北理工大 学 自然科 学基 金资助项 目，编号 ：ｚ ８０ ０ １。
９ ２
河 北 理 工 大 学 学 报 （自然科学 版 ）
Ｐ （） ｃ ＝
ｃ
其 中 ，Ｐ（ｌｉ Ｃ ｃ被称 为先验 概率 ，可 以从 训练数 据 集 中计 算得 到。ＰＡ。口 ， ， Ａ＝ ｋ ＿） （ ： 一 Ｌ…， ｋａ） 与任何 的
ｐ 。口 ＝ ＝１ Ｉ （ ＝ｉ ＝ （ ＝。 … 口ｃ Ｃ＝ Ｐ ，ａ ｃ Ａ … Ｊ ）１ Ａ ［ ） Ｃ
一
算法 、数 据库 、专 家 系统 等多 个领域 。分 类算 法 的核 心部 分是构 造 分类器 。贝叶斯 分类 算法是 数 据挖 掘领 域 的一种 常 用 的分类 方法 ，它是 统计学 分 类方 法 ，利用 概率 进行 分类 。 目前 ，在关 系学 习 中 ，贝叶斯 分类 算 法有很 多 种 ，对这 些算 法进 行 总结 、 比较 ，指 出其优 点 与不足 ， 对提 高分 类 效率有 很 大 帮助 。故本文 对 已有 的关 系学 习 中贝 叶斯分 类算 法作 了详 细 的 比较 ，并 进行 归纳 总
较 了几种基 于语 义关 系图的 贝叶斯 分类 算 法 ，重点介 绍 了 ＭＩ ＮＢ 模 型 。最后 对本 文 — ＭＲ Ｃ 工作进 行 了总 结与展 望 ，提 出进 一 步工作 方 向是研 究基 于粗 糙 集的 多关 系贝叶斯 分类算 法。
中图分 类 号 ：Ｔ ３ １ Ｐ０． ６ 文献 标 志码 ：Ａ
摘 要 ：数 据 分类是 数 据挖掘 的主要 内容 之 一 ，通 过分析 训 练数据 样 本 ，产 生 关 于类 别 的
精 确描 述 。 贝叶斯 分类 是数 据挖 掘领 域 中一种 常用的有 效 分类 方 法。在 关 系学 习中 ，贝 叶 斯 分 类算 法有很 多种 ，对这 些算 法进 行 总结 、 比较 ，指 出其优 点 与不足 ，对提 高分类效 率 有 很 大 帮助 。 文 对 已有 的关 系学 习中 贝叶斯分 类算 法作 了详 细 的比较 ， 本 并进 行 归纳 总结 。 在 单 关 系学 习 中重点介 绍 了几种 基 于粗糙 集 的 贝叶斯 分类 器和加 权 贝叶斯分 类算 法 ，并分 析 了各种 方 法的模 型 、权 值确 定 方 法、优 缺 点及 进 一步 工作 方 向。在 多关 系学 习 中主要 比
第３卷 ３
第 １ 期
河 北 理 工 大 学 学 报 （自然科 学版 ）
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆ ｂ ｉ ｏｉ ｃ ｎｃＵｎｖ ｒｉ Ｎａｕａ Ｓ ｉ ｃ ｄｔ ｎ ｏ ｒ ａ ｅ Ｐ ｌ ｅｈ ｉ ｉｅ ｓ ｙ（ ｔｒｌ ｃ ｎ ｅ ｉｏ ） ｏ Ｈｅ ｔ ｔ ｅ Ｅ ｉ
ｖ０ － ３ Ｎｏ． ｌ３ １ Ｆｅ ． ｂ２０１ １
２ 年 ２月 ０ １ １
文 章 编 号 ： １７ ．２ ２２ １）１０ ９ ．４ ６４０ ６（０ １０ ．０ １ ０
关 系学 习 申贝 叶斯 分 类算 法 的 比较 研 究
王
（ 北 理工 大学 河
晶 ，张 春 英
理 学 院 ，河 北 唐 山 ０３ ０ ６ ０９）
关 键 词 ：关 系学 习；贝 叶斯分 类算 法 ；单 关 系 ；多关 系 ；语 义 关 系图