數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在規(guī)律、提取有用知識(shí)的方法和技術(shù)。近年來(lái),數(shù)據(jù)挖掘受到了普遍關(guān)注,已經(jīng)成為信息系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn)之一。作為數(shù)據(jù)挖掘中的一種分類算法,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是用來(lái)表示變量間連接概率的圖形模型,它提供了一種自然的表示因果信息的方法,是目前不確定知識(shí)表示和推理領(lǐng)域中最有效的理論模型之一,在機(jī)器學(xué)習(xí)算法的設(shè)計(jì)和分析方面扮演著越來(lái)越重要的角色。本文全面介紹了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)狀,重點(diǎn)分析了貝葉斯分類器的理論基礎(chǔ)以及三種經(jīng)典的貝葉斯分類器:樸素貝葉斯分類器、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器和TAN分類器。在此基礎(chǔ)上提出了一種啟發(fā)式貝葉斯分類算法,該算法結(jié)合了K2搜索算法和TAN分類器的優(yōu)點(diǎn),并在一定程度上彌補(bǔ)了兩者的不足。在TAN分類器構(gòu)建最大權(quán)重跨度樹的過程中確定出邊的次序,再依據(jù)一定的規(guī)則為節(jié)點(diǎn)排序,最后由K2搜索算法構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該啟發(fā)式貝葉斯分類算法的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)更加合理,分類準(zhǔn)確度更高。鑒于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在客戶關(guān)系管理中日益廣泛的應(yīng)用,本文還提出了一種鐵路貨運(yùn)客戶細(xì)分方案,即利用數(shù)據(jù)挖掘中的聚類和分類技術(shù)對(duì)鐵路貨票庫(kù)中的海量數(shù)據(jù)所蘊(yùn)藏的信息進(jìn)行挖掘,首先利用聚... 

【文章來(lái)源】：北京交通大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：75 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

聚類操作界面

分類器不支持?jǐn)?shù)值型屬性，運(yùn)行軟件中的后三種分類器時(shí)首先要對(duì)數(shù)值型的屬性進(jìn)行離散化處理，即5.3.5節(jié)中的Fayyad預(yù)離散化方法。運(yùn)行各分類器的軟件界面依次如圖5一2、5一3、5一、5一5所示。111，o』 』 打打開‘‘ 崛崛七一孵，， ““卜-·」·-~··.--.』I.fff圖5一樸素貝葉斯操作界面Fig.5一qPe任 tioninterfaeeofNaiveBayeS

簡(jiǎn)化貝計(jì)t一斯網(wǎng)絡(luò)操作界面

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在鐵路貨運(yùn)客戶細(xì)分中的應(yīng)用[J]. 鐘雁,郭雨松.  北京交通大學(xué)學(xué)報(bào). 2008(03)
[2]基于數(shù)據(jù)挖掘方法的中小型企業(yè)客戶細(xì)分的案例研究[J]. 李春宏.  云南師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2007(03)
[3]鐵路貨運(yùn)分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與應(yīng)用[J]. 石英,陳治亞,雷定猷.  鐵道運(yùn)輸與經(jīng)濟(jì). 2007(01)
[4]一種新穎混合貝葉斯分類模型研究[J]. 李旭升,郭耀煌.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2006(09)
[5]強(qiáng)化服務(wù)意識(shí) 創(chuàng)新服務(wù)手段 實(shí)現(xiàn)鐵路貨運(yùn)服務(wù)的歷史新突破[J]. 郭玉華.  鐵道貨運(yùn). 2006(03)
[6]客戶分類管理法[J]. 馬穎.  山東冶金. 2005(04)
[7]客戶細(xì)分方法探析[J]. 胡少東.  工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì). 2005(07)
[8]聚類方法在通信行業(yè)客戶細(xì)分中的應(yīng)用[J]. 范英,張忠能,凌君逸.  計(jì)算機(jī)工程. 2004(S1)
[9]數(shù)據(jù)挖掘在證券公司CRM客戶細(xì)分中的應(yīng)用[J]. 謝寰紅.  計(jì)算機(jī)工程. 2004(S1)
[10]一種限定性的雙層貝葉斯分類模型[J]. 石洪波,王志海,黃厚寬,勵(lì)曉健.  軟件學(xué)報(bào). 2004(02)

博士論文
[1]貝葉斯學(xué)習(xí)理論中若干問題的研究[D]. 王利民.吉林大學(xué) 2005
[2]貝葉斯網(wǎng)絡(luò)研究[D]. 黃友平.中國(guó)科學(xué)院研究生院（計(jì)算技術(shù)研究所） 2005



本文編號(hào)：2959427