数据挖掘原理与SPSSClementine应用宝典第7章贝叶斯分析
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数据挖掘原理与数据挖掘原理与SPSS Clementine应用宝典应用宝典 元昌安元昌安 主编主编 邓松李文敬刘海涛编著邓松李文敬刘海涛编著 电子工业出版社电子工业出版社l贝叶斯分类的基本过程l朴素贝叶斯分类l贝叶斯信念网络 贝叶斯分类方法基于贝叶斯定理进行分类,一般分为以下两个步骤:(1)建立分类模型,描述预定的数据类集或概念集。通过分析有属性描述的数据集中的属性来构造贝叶斯分类模型(2)使用建立的分类模型对新的数据集进行划分,主要考虑分类规则的准确性、矛盾划分的取舍等。一个好的分类规则集合应该是对新的数据集而言具有很高的准确性、尽可能少的矛盾划分和较少的规则集。 根据类属性的不同有不同的计算方法: l离散属性的条件概率计算:l连续属性的条件概率计算 朴素贝叶斯分类提供了两种办法用来估计连续属性的条件概率:(1)将连续属性离散化,使用离散区间来代理连续属性 (2)利用概率分布函数进行计算
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