使用贝叶斯方法的数据挖掘及应用研究

摘要：

数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果.数据挖掘所得到的知识应具有先前未知、 有效和实用三个特征,其中先前未知的知识是指该知识是预先未曾预料到的,即数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现的信息或知识,甚至是违背直觉的信息或知识,挖掘出的知识越是出乎意料,就可能越有价值.而贝叶斯方法的一个显著特点,就是它可以通过看结果来了解假设,也就是说,当对先验知识知之甚少,或者毫不知情的情况下,贝叶斯方法具有其它方法不可比拟的长处.本文主要针对数据挖掘的特点和本质,充分利用贝叶斯方法的特点,将贝叶斯理论及其思想方法融入到聚类、 分类、 关联规则挖掘以及偏差分析和异常检测等数据挖掘各方法中,提出将贝叶斯方法应用于数据挖掘的算法,并对提出的算法进行了验证和讨论.

关键词：数据挖掘、贝叶斯理论、聚类、分类、关联规则、偏差分析

在线出版日期：2018-09-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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