数据挖掘中朴素贝叶斯分类器的应用

朴素贝叶斯分类是数据挖掘中应用非常广泛的一种分类方法,本文利用该分类方法对高职院校教师测评数据进行了数据挖掘,提高了教师评价的科学性、客观性,从而更好地服务于教学.     

四种贝叶斯分类器及其比较

首先介绍了贝叶斯网络及贝叶斯网络分类器,并对四种典型贝叶斯分类器的特点进行了介绍与分析.在总结各种贝叶斯分类器特点的基础上,通过选取的UCI数据库中的10个数据集对其分类效果进行了实验比较,并根据实验结果讨论各自的特点,从而得出针对具有不同特点数据集选取适当分类器的方法.     

一种基于粗糙集合理论的树扩张型贝叶斯网络分类器

在许多实际问题中朴素贝叶斯分类器的属性独立性假设是不成立的,为了进一步提高分类精度,许多研究者提出了一些试图放宽属性独立性假定的方法,其中树扩张型朴素贝叶斯分类器是近来广泛研究的一种有效的方法．基于基本粗糙集合理论中属性不精确或部分依赖关系的定义,提出了一种新的选择性受限树型贝叶斯网络分类器．通过实验表明该分类器在大多数实际问题上比当前两种最新的TAN分类器具有更低的误分类率,并且保持了计算上的高效性．     

一种基于特征置换的朴素贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类方法是一种广泛使用的分类算法,在独立性假设不完全满足的情况下计算效率和分类效果均较为理想.通过分析全局特征向量中各特征与类别属性之间的联系,提出将组合特征置换多源特征,用组合特征的共现率对多源特征进行概率调整的新方法,在不同数据集的实验中,调整后的朴素贝叶斯分类器(FRNB)的分类精度均好于传统朴素贝叶斯分类器.测试结果表明,改进后的算法是有效可行的.     

完全贝叶斯分类器在经济数据分类中的应用

针对贝叶斯分类器分类强关联属性导致分类准确率下降的问题,提一种完全贝叶斯分类器合理利用属性间的依赖关系优化贝叶斯分类器,对参数进行动态调整组合,同时合理剔除无关属性.采用国内外知名数据库提供的数据,通过与其他分类器的对比实验,证明了完全贝叶斯分类器在宏观与微观经济数据分类中都获得了较好的分类效果.     

基于贝叶斯网络的分类器研究

研究了贝叶斯分类器家族中具有代表性的分类器，即朴素(naIve)贝叶斯分类器、贝叶斯网络分类器和TAN(tree augmented Bayesian)分类器；发现属性变量之间的依赖相对于属性变量与类变量之间的依赖是可以忽略的，因此在所有树形分类器中TAN分类器是最优的．     

基于选择性的贝叶斯分类器集成方法

提出一种基于选择性的贝叶斯分类器集成方法．该方法为避免数据预处理时的属性约简对分类效果的直接影响，在训练集上通过随机属性选取生成若干属性子集，并以这些子集训练不同的贝叶斯分类器，进而采用遗传算法优选贝叶斯分类器集成，其适应度函数综合了分类器的精度和差异度两项指标．实验中，将该方法与已有方法在UCI的标准数据集上进行了性能比较，并将该方法用于C^3I系统中的威胁度估计。     

一种基于贝叶斯方法的多分类器组合优化算法

提出了一种基于贝叶斯方法的多分类器组合优化算法和阈值改进方法。首先,计算分类器对各个类别的置信度。然后,以各分类器的置信度为先验概率,采用向量求和将各分类器的先验概率向量进行组合,得出最终输出向量,最后通过优化阈值提高综合分类器识别精度。在此后的实验数据表明:该算法具有方法简单、运算速度快、分类精度高等优点。     

一种基于AdaBoost方法的树形HNB组合分类器

首先提出一种改造HNB后的新算法树形隐藏朴素贝叶斯(Tree-HNB)分类器,进而将该新算法和AdaBoost方法相结合,最后通过大量实验表明这种新的树形隐藏朴素贝叶斯组合分类器在大多数数据集上能够提高HNB的分类性能。     

基于贝叶斯分类器的图像分类

通过对朴素贝叶斯分类器的讨论, 提出将贝叶斯方法应用于医学图像分割后的图像分类思想. 给出一种基于朴素贝叶斯分类器的图像分类方法, 对从尿沉渣图像中识别出的微粒进行正确分割及特征提取与选择, 并利用朴素贝叶斯分类器进行分类. 实验结果表明, 所提出的方法用于解决图像分类有效.     

序列模式挖掘导引

从大量的序列数据中发现有用的模式是数据挖掘的一项重要任务,本文简单介绍了序列模式挖掘主要算法的基本框架,对算法涉及的概念给出形式化的定义。     

一种基于强属性限定的加权贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类器是一种简单而高效的分类器,但它的条件独立性假设使其无法将属性间的依赖关系表达出来,影响了它分类的正确率,加权朴素贝叶斯是对它的一种扩展.基于强属性限定的贝叶斯分类器SANBC,通过在强弱属性之间添加增强弧以弱化朴素贝叶斯的独立性假设,扩展了朴素贝叶斯分类器的结构;结合加权朴素贝叶斯和基于强属性限定的贝叶斯分类器SANBC的优点,提出一种基于强属性限定的加权贝叶斯分类器WSANBC;实验结果表明,WSANBC分类器具有较高的分类正确率.     

关于文本挖掘中文本分类与文本聚类的研究

本文首先介绍文本挖掘的定义及一般处理过程,重点探讨了文本分类与分类聚类等文本挖掘的关健技术。     

一种基于属性相关性度量的朴素贝叶斯分类模型

本文通过分析属性相关性的度量和属性约简,提出一种基于属性相关性度量的朴素贝叶斯分类模型EANBC。实验结果表明,与朴素贝叶斯分类模型相比,EANBC分类模型具有较高的分类正确率。     

基于CMAR分类算法的实现

数据挖掘的目标是在海量数据集中寻找和分析某些内涵信息,其数据分析的方法对结果集有很大的影响. 通过改进决策树算法的数据结构,产生分类关联规则并进行规则剪枝,实现了决策树的CMAR(Accurate and Efficient Classification Based on Multiple Class-Association Rules)生成算法;实验表明CMAR算法具有快速和精确度高的优点,具有一定的应用前景.     

基于贝叶斯方法的垃圾邮件处理模型研究

随着网络和计算机技术的飞速发展,垃圾邮件的泛滥给我们的生活和工作带来了很多不便,鉴于现有垃圾邮件过滤技术的不足,在现有的贝叶斯方法技术、网络分布式技术的基础上,提出一种有效的垃圾邮件过滤技术模型。     

急切式和懒惰式学习策略相结合的决策树分类模型

急切式学习策略和懒惰式学习策略有着不同的学习和分类机制.通过分析急切式学习策略下的普通决策树模型和懒惰式学习策略下的懒惰式决策树模型,提出了一种新的决策树分类模型即Semi-LDtree.它生成的决策树的结点,如普通决策树一样,包含单变量分裂,但是叶子结点相当于一个懒惰式决策树分类器.这种分类模型保留了普通决策树良好的可解释性,实验结果表明它提高了分类速度和分类精确度,特别是在大的数据集合上效果更加明显.     

基于频繁2-项集的贝叶斯分类器

针对NB分类方法中过于严格的独立性假设,应用频繁2-项集为分类测度,通过放宽独立性假设达到改善分类性能的目的.在训练阶段使用类似Apriori关联规则发现算法挖掘并建立频繁2-项集库,当测试新文档时,文档特征通过竞争搭配生成基于测试文档的频繁2-项集序列,优先选择类词频率和置信度综合评分最高的频繁2-项集进入概率估算过程,并用频繁2-项集的综合评分置换NB的单项特征概率估计.在不同数据集的实验中显示,基于频繁2-项集的贝叶斯分类器(TIB)的分类精度整体上好于NB分类器,是一种有效的分类方法.     

基于贝叶斯方法的中尺度对流系统移动方向研究

在朴素贝叶斯分类的基础上建立了一种增强型分类器系统,并在对1997～2002年夏季青藏高原上MCS(Mesoscale Convective System)进行自动追踪的基础上,对MCS的移动方向与其周边环境物理量场的分布特征进行了分类研究.进而,将分类结果与决策树、人工神经网络分类方法进行了比较.研究表明,与其他分类方法相比,使用增强型的贝叶斯分类器预测MCS的移动路径具有较好的效果,这为揭示高原上MCS的移动规律、提高长江中下游地区灾害天气预报的准确率提供了一种有效的方法.     

思维模式对句法结构的影响

本文首先阐明了语言既是一种社会现象,也是一种文化现象.通过对汉英的一些典型的句式的对比和分析,证实了一个民族的文化、思维模式和语言是相互关联和相互作用的,由此,作者认为句法层面的差异是受不同文化思维模式影响的结果.