贝叶斯网络应用

1、天津科技人子数据仓库与数据挖掘姓名：杜芳学号：09103204专业：软件工程学院：计算机科学与信息工程目录 TOC o 1-5 h z 一、贝叶斯概率基础2 HYPERLINK l bookmark13 o Current Document 1先验概率、后验概率和条件概率2 HYPERLINK l bookmark16 o Current Document 2条件概率公式2 HYPERLINK l bookmark19 o Current Document 3全概率公式2 HYPERLINK l bookmark25 o Current Document 4贝叶斯公式2二、贝叶斯网络概述3三、

2、Sql server 2008中的贝叶斯网络应用4 HYPERLINK l bookmark28 o Current Document 1在SQL Server 2005中建一个新的数据库BayesDatabase，如图所示。42仓U建新的商业智能项目BayesProject5 HYPERLINK l bookmark31 o Current Document 3建立BayesA中的数据连接，连接到数据库BayesDatabase64建立BayesA中的数据源视图，在建立视图的过程中选择数据库中的表格Table_2. 7 HYPERLINK l bookmark37 o Current Doc

3、ument 5创建挖掘结构8 HYPERLINK l bookmark40 o Current Document 6数据挖掘向导9 HYPERLINK l bookmark43 o Current Document 7挖掘模型108部署119贝叶斯网络结构图1110数据挖掘预测12 HYPERLINK l bookmark46 o Current Document 11第一次挖掘模型预测13 HYPERLINK l bookmark49 o Current Document 12第二次挖掘模型预测13 HYPERLINK l bookmark52 o Current Document 13第三

4、次挖掘模型预测14贝叶斯网络一、贝叶斯概率基础1先验概率、后验概率和条件概率先验概率：根据历史的资料或主观判断所确定的各种时间发生的概率 后验概率：通过贝叶斯公式，结合调查等方式获取了新的附加信息， 对先验概率修正后得到的更符合实际的概率条件概率：某事件发生后该事件的发生概率2条件概率公式条件概率公式:尸以3)=(们(/)()3全概率公式列0 =支尸(我)尸以皿)f 14贝叶斯公式交尸(K)/(刀|依)i=l独立互斥且完备的先验事件概率可以由后验事件的概率和相应条件 概率决定二、贝叶斯网络概述贝叶斯网络是一种概率网络，它是基于概率推理的图形化网络，而贝 叶斯公式则是这个概率网络的基础。贝叶斯网

5、络是基于概率推理的数 学模型，所谓概率推理就是通过一些变量的信息来获取其他的概率信 息的过程，基于概率推理的贝叶斯网络(Bayesian network)是为了解决 不定性和不完整性问题而提出的，它对于解决复杂设备不确定性和关 联性引起的故障有很的优势，在多个领域中获得广泛应用。贝叶斯网络是一种概率网络，它是基于概率推理的图形化网络，而贝 叶斯公式则是这个概率网络的基础。贝叶斯网络是基于概率推理的数 学模型，所谓概率推理就是通过一些变量的信息来获取其他的概率信 息的过程，基于概率推理的贝叶斯网络(Bayesian network)是为了解决 不定性和不完整性问题而提出的，它对于解决复杂设备不确

6、定性和关 联性引起的故障有很的优势，在多个领域中获得广泛应用。三、Sql server 2008中的贝叶斯网络应用1 在 SQL Server 2005 中建一个新的数据库 BayesDatabase, 如图所示。DFP-PCSQL.Baye5D.ase - dbo.Tatle_2DFP-PCSQLBe允许Null值列名数据类型markintOAintSin+ D；intDFP-PCQL.BayD.a- dborTable_2 DFP-PtAQL.Esy&D.ase - dtmarkASD卜1111112L11310114ia10115iiL06ioUQ17i010810LI1gQLI1101

7、1110*浏心E-* 黑况隔为皿3建立BayesA中的数据连接，连接到数据库BayesDatabase删徐(L)Integrated Providar*数括源向导基于另一1腊剑硅数据阊可M 庭s|鼠淮选择如何定义连接探司总方式可曜择，以便数据厨打具囹2符买进行定Dato SourceDFP-PCSQLSQLNCUlO.i下一步网)3Initial Catal.DFP-PCSQL.B ayesDataba&e4建立BayesA中的数据源视图，在建立视图的过程中选择数据库中的表格Table_25创建挖掘结构Micro soft Naive Eayes创建外市挖据模型的全萸成 g六数括挖据向导创莲宙

8、有窗网的谜洞噩M说明:取洁MicFo50ft Ndivc Bdy尊法将所有箍人剧官看乍是翘立的，并计算每K人辱性癌口预旋唇性直的概率. 幡法可用？通 无法螭涌的数据使真法的列表.请旎果低夜的是正魂Y Analysis Services服务器实例,并且 名为Iwalhst的Analysis Services用务器正在运行且磋正 悠可以使用朦认的数据瓣算法列下一i(N)=-上一步创建数据潮结桐指定是舌I寻即建挖握模坦并选担最剧的技术。完哉闩-6数据挖掘向导挖龄皿吉构：哀/列疆 橘压|B: oj孕B草匐侦 回回回由-Tiable_2a口 可！同 TOC o 1-5 h z 口口限 I-”函”mark回口口三口既同为当汕隹定的可曲H，内咎舟也瓦心迁犯u上一步下一步(JN) 购肖上挖掘结构、控掘模型.咨闻蚕7挖掘模型51叶斯风咨.d mm【投计Bay&5 Database.dsv段计起治寞乩挖薜程型查看器容J挖掘淮磅性囹芸1援掘程抖F倒IIM l cr oe o ft _Naive_BayeEPredictFredictPredict8部署9贝叶斯网络结构图10数据挖掘预测11第一次挖掘模型预测q垃班汨利度班啜霎I*底班程空更有备|卷1蹬班荏瞒任国我12第二次挖掘模型预测贝叶斯阿笫启EIT!设计Bayes