基于贝叶斯网络的数据挖掘研究

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1、分类编号：单位代码：10065密级：学号：05209029研究生学位论文论文题目：基于贝叶斯网络的数据挖掘研究学生姓名：徐计申请学位级别：工学硕士申请专业名称：计算机应用技术研究方向：数据挖掘指导教师姓名：张桂芸专业技术职称：副教授提交论文日期：独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得天津师范大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明

2、并表示了谢意。签名：日期：学位论文版权使用授权书本人完全了解天津师范大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。(保密的论文在解密后应遵守此规定)签名：导师签名：日期：天津师范大学硕士学位论文——基于贝叶斯网络的数据挖掘研究摘要贝叶斯网络是贝叶斯方法与图形理论的有机结合。由于理论上的严格性和一致性，以及有效的局部计算机制和直观的图形化知识表达，贝叶斯网络已经成为人工智能领域的研究热点。本文

3、将贝叶斯网络应用于农业科学领域，对某农场的牛奶产量进行学习与预测，完成了用贝叶斯网络方法进行数据挖掘的整个流程，并将获得的结果与多元线性回归方法得到的结果进行了比较。本文的主要工作和创新之处如下：(1)简要介绍了数据挖掘的概念和相关技术，阐述了贝叶斯网络的基本原理和方法。(2)在数据预处理阶段，采用了作者于2007年3月提出的Chi2变形算法。该算法在保持数据忠实性的同时，将各预测变量的取值离散化，以便于贝叶斯网络方法的应用。(3)在网络结构搜索阶段，采用了带启发规则和随机重启机制的贪心算法。此方法充分利用了领域知识，再结合变量本身的含义制定了五条

4、启发规则，大大减小了搜索空间。带随机重启机制的贪心算法，既保留了贪心算法的简洁特性又克服了其可能陷入局部最优的缺点，获得了可与众多智能搜索算法相媲美的结果。(4)在贝叶斯网络推理获得离散值结果后，为了提高预测的精度，进一步考虑了如何将离散取值还原为连续值得问题，而不是简单的采用相应区间上的中位数。另外，在将两种方法的结果进行比较时，先把原始数据排序得到新的显示序列，避免了散点图的杂乱，使得贝叶斯网络结果的优越性更加显而易见。关键词：数据挖掘，贝叶斯网络，Chi2变形，贪心算法，线性回归iii天津师范大学硕士学位论文——基于贝叶斯网络的数据挖掘研究R

5、esearchonDataMiningUsingBayesianNetworkAbstractBayesianNetworkisthecombinationofBayesiantheoryandthegraphtheory.Becauseitisstrictandconsistentintheory,andalsoduetoitseffectivelocalcomputationmechanismandvisualizedknowledgerepresentation,BayesianNetworkhasattractedmostattention

6、ofresearchersfromtheAIfield.Inthispaper,BayesianNetworkwasappliedtodealwithdatafromagriculturaldomain,morespecifically,topredictthemilkoutputofacertainfarmafterhavingstudieditshistorydata.ThewholeprocedureofdataminingusingBayesianNetworkiscompletelydone,andsubsequentlywemadeac

7、omparisonbetweentheresultsgeneratedbyBayesianNetworkandmultinomiallinearregression.Themainworkandinnovationsofthispaperareasfollows:1.Theconceptsandrelatedtechniquesofdataminingarebrieflyintroduced.ThebasicprinciplesandmethodsofBayesianNetworkaredescribedwithdetails.2.Inthedat

8、apre-processingstage,avariationofChi2algorithmputforwardbythe