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文檔簡介
1、貝葉斯分類模型作為分類知識發(fā)現(xiàn)的一種重要方法,是貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)、理論研究的核心問題之一.本文主要運用貝葉斯學(xué)習(xí)理論和信息論的基本觀點對發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間潛在的關(guān)系進行了探索,結(jié)合依賴分析與假設(shè)檢驗提出一種改進的構(gòu)造貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分布學(xué)習(xí)算法,并進行了仿真實驗來驗證該算法的有效性.
首先,針對樣本數(shù)據(jù)中影響分類效果的冗余屬性和無關(guān)屬性,本文基于屬性間的關(guān)聯(lián)性,提出一種馬爾科夫毯過濾法:保留全部的強關(guān)聯(lián)屬性和部分弱關(guān)聯(lián)屬性,去掉全部的不關(guān)聯(lián)
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