基于粗糙集理论的贝叶斯网络分类算法

李翔; 程玉胜; 丁美文

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基于粗糙集理论的贝叶斯网络分类算法

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面对生活中数据信息量大的问题,常使用粗糙集对数据进行知识约简,消除数据中冗余的部分。但大多数研究没有考虑约简后对原有分类的影响;常使用的朴素贝叶斯算法又难以获得其先验概率。基于上述问题,本文提出了一种基于粗糙集的贝叶斯分类算法:首先利用粗糙集中决策属性和条件属性之间的依赖关系,进行属性约简,消除冗余的数据,然后通过贝叶斯算法对约简后的数据进行知识挖掘,最后通过对故障源数据的对比分析。该方法既避开了朴素贝叶斯算法对先验概率的要求,又使得数据分类和预测能力有了明显提升。

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来源
《安庆师范大学学报：自然科学版》 |2014年第1期|36-40|共5页
作者
李翔; 程玉胜; 丁美文;
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作者单位

安庆师范学院数学与计算科学学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
粗糙集; 数据挖掘; 故障源;

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