本文關(guān)鍵詞：半樸素貝葉斯分類器研究　出處：《中央民族大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：大數(shù)據(jù)時代的到來,催促著我們對數(shù)據(jù)有了新的認識,通過數(shù)據(jù)的不斷積累,我們可以做的事情越來越多,數(shù)據(jù)挖掘的重要性尤其突出。貝葉斯分類作為數(shù)據(jù)挖掘的一個重要方向,以其簡單高效性在當今數(shù)據(jù)處理方面高速發(fā)展著。從海量數(shù)據(jù)中快速高效的獲取需要的數(shù)據(jù),成為我們共同的追求。目前,貝葉斯分類在重多領(lǐng)域獲得了廣泛的應(yīng)用,并且成為人工智能方向的研究熱點。樸素貝葉斯分類器在數(shù)據(jù)挖掘中的成功運用和流行,激勵著我們從探索減輕屬性間獨立性假設(shè)方面去做分類準確性的研究。這類算法的研究大致被分為以下幾類:對傳統(tǒng)的分類方法中的屬性分拆成子集再次利用樸素貝葉斯分類算法、允許屬性之間相互依賴關(guān)系來改進樸素貝葉斯的分類算法、對屬性進行選擇的分類算法、利用概率估計去校準樸素貝葉斯分類的算法和引入隱藏變量去改進的分類算法。本文對現(xiàn)有的一些改進算法進行了剖析,并提出基于貪婪選擇算法改進的貝葉斯分類器和完全貝葉斯分類器。貪婪選擇算法是尋找最優(yōu)解的常用算法,本文將其運用于改進樸素貝葉斯分類器過程中尋找屬性的最佳分組;完全貝葉斯分類器以貝葉斯理論為基礎(chǔ),通過對未知參數(shù)設(shè)置先驗分布,在參數(shù)的推斷過程中合理考慮其它參數(shù)的不確定性方面改進分類器。在以上兩種方法改進的基礎(chǔ)上,通過不同原則去劃分屬性分組以及合理設(shè)定分類過程中的參數(shù),在大量的數(shù)據(jù)集分類預(yù)測過程中,取得了不錯的效果。文中將改進的分類算法應(yīng)用于國家宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)分類、企業(yè)經(jīng)營風險和企業(yè)財務(wù)風險的分類預(yù)測中,通過分類實驗和應(yīng)用數(shù)據(jù),證明這兩方面的改進是合理有效的。
【學(xué)位授予單位】：中央民族大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP18

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本文編號：1329789