数据挖掘原理与SPSS Clementine应用宝典第7章 贝叶斯分析_第1页
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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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