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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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【英文篇名】 The Method of Bayesian Network Based on the Rough Set Theory
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【作者】 李翔; 程玉胜; 丁美文;
【英文作者】 LI Xiang; CHENG Yu-sheng; DING Mei-wen; School of Mathematics & Computation Science; Anqing Teachers College;
【作者单位】 安庆师范学院数学与计算科学学院;
【文献出处】 安庆师范学院学报(自然科学版) , Journal of Anqing Teachers College(Natural Science Edition), 编辑部邮箱 2014年 01期  
期刊荣誉:ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 粗糙集; 数据挖掘; 故障源;
【英文关键词】 rough set; data mining; fault source;
【摘要】 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。
【英文摘要】 With the problem of vast data information in the life,people usually simplify the data for eliminating the redundant part by the rough set. But most studies did not consider the effect of reduction on the original classification. The naive Bayesian method is hard to obtain the prior probability. Based on the above problems,a method of Bayesian network based on the rough set is proposed in this paper. Firstly,we reduce the attribution for eliminating the redundant data by the dependencies between decision at...
【更新日期】 2014-07-17
【分类号】 TP18
【正文快照】 随着科技的日益发展,针对属性数据的分类算法也日益增多,尤其在社会科学、生物医学和经济分析等领域。然而,属性变量不同与连续变量,属性变量的观测值仅仅表明结果所属的类别,如何根据属性数据已知的类别及其属性类别观测值,预测或者估计新样本所属类别或者新样本属性变量的取?

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