基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的有向圖生成森林算法研究.pdf

1、隨著數(shù)據(jù)庫應(yīng)用的不斷深化，數(shù)據(jù)庫的規(guī)模急劇膨脹，數(shù)據(jù)挖掘已成為當(dāng)今研究的熱點(diǎn)。數(shù)據(jù)挖掘的算法有：關(guān)聯(lián)分析、分類和預(yù)測、聚類分析。特別是其中的分類問題，是數(shù)據(jù)挖掘重要的部分之一。由于其使用的廣泛性，現(xiàn)已引起了越來越多的關(guān)注。 鑒于分類問題在數(shù)據(jù)挖掘中的特殊重要性，引起了廣泛的關(guān)注和學(xué)者們的興趣。也就出現(xiàn)了很多分類算法，而且近來不斷出現(xiàn)很多新的算法用于構(gòu)建分類器。特別是基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的算法。 本文首先介紹了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基本

2、概念、背景、方法及其中的分類技術(shù)。隨后闡述了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)定義和構(gòu)造的一般過程，利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型分類的原理。在綜合研究幾種貝葉斯分類模型特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，分析和評價(jià)了這些分類模型的優(yōu)點(diǎn)以及缺點(diǎn)。最后，提出了基于結(jié)點(diǎn)排序的有向圖生成森林模型和基于邊選擇的有向圖生成森林模型。由于兩種模型本身的著眼點(diǎn)不同使得對具有不同特點(diǎn)的數(shù)據(jù)集的分類效果會有差別。所以，在分類之前應(yīng)對數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單分析，按照數(shù)據(jù)集的特點(diǎn)選擇適合的分類模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：基于模