【摘 要】
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本文提出的算法EBNC一次处理整个数据集合的样本，因而速度比较快。这个算法基于Shannon信息理论，对于处理离散取值的属性有较高的准确性，同时保留了在引言中所述的Bayes网络的两
【机 构】
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复旦大学计算机与信息技术系,上海,200433
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本文提出的算法EBNC一次处理整个数据集合的样本，因而速度比较快。这个算法基于Shannon信息理论，对于处理离散取值的属性有较高的准确性，同时保留了在引言中所述的Bayes网络的两大优点。此外，算法利用gini系数，对连续属性取值范围进行最优二分，使得本文中的Bayes网络可以处理连续的属性。
但是，本文中的算法只适用于静态存在的数据集合。要使之适合于处理大量的动态的数据，例如数据流，还需要对算法进行进一步的改进，这将是我们今后的研究方向。
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