數(shù)據(jù)缺失下基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的分類方法研究.pdf

1、在客觀世界中，由于人類認(rèn)識(shí)事物的過程、水平，表達(dá)知識(shí)的能力的不盡相同等原因致使獲得的數(shù)據(jù)或信息產(chǎn)生了不完全、不可靠、不精確或不一致的現(xiàn)象，人們獲得的現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)庫中普遍都存在著丟失數(shù)據(jù)的情況，嚴(yán)重影響了對數(shù)據(jù)的使用。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)具有嚴(yán)密的概率論理論基礎(chǔ)、靈活的學(xué)習(xí)機(jī)制和直觀的圖形化知識(shí)表達(dá)形式，在處理不完全、不精確或不確定的知識(shí)方面有著獨(dú)特的優(yōu)勢，這就使得對存在缺失數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集使用貝葉斯方法進(jìn)行分類的研究具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值，然而，雖然貝葉斯網(wǎng)

2、絡(luò)分類器在理論上被證明了是最優(yōu)的分類器，但我們通過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有方法對缺失數(shù)據(jù)集的分類正確率并不高，因此，高效的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類方法成為貝葉斯分類方法研究的一項(xiàng)重要內(nèi)容。
　　 本文對數(shù)據(jù)缺失下的于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行研究，主要內(nèi)容為:
　　 首先，介紹了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的背景、特點(diǎn)及其應(yīng)用，并對貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行了描述;概述了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)及貝葉斯分類器研究現(xiàn)狀;介紹了數(shù)據(jù)缺失下進(jìn)行貝葉斯網(wǎng)參數(shù)學(xué)習(xí)和結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)的一些典型算法并分

3、析了各自的優(yōu)點(diǎn)和不足。
　　 其次，通過建立學(xué)評(píng)教貝葉斯分類模型，給出了貝葉斯分類方法的流程;對比分析了樸素貝葉斯分類器，樹擴(kuò)展的樸素貝葉斯分類器和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器各自的有效性和不足，并通過UCI測試數(shù)據(jù)集實(shí)驗(yàn)對比分析了這幾類分類器對存在缺失數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集的分類效果;貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)是構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器的核心內(nèi)容，為解決貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類中現(xiàn)有貝葉斯結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法的一些不足，針對數(shù)據(jù)缺失條件下構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)難度大的問題，構(gòu)造了將條件獨(dú)立