【摘 要】
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该文引入ID3算法做分类预测工作,许多研究表明决策树分类法是一种有效的、准确率高的、并且鲁棒性好的方法.但ID3算法存在不能处理海量数据及连续型数据的缺陷.鉴于此,该文提
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该文引入ID3算法做分类预测工作,许多研究表明决策树分类法是一种有效的、准确率高的、并且鲁棒性好的方法.但ID3算法存在不能处理海量数据及连续型数据的缺陷.鉴于此,该文提出结合面向属性归纳法的ID3分类方法.面向属性归纳法可以有效减少待处理的数据量,它的输出作为传统ID3算法的输入,可以较好地解决传统ID3算法所固有的问题.出于提高算法运行效率方面的考虑,该文对传统ID3算法提出了两种改进算法,目的在于减少算法运行时访问数据库的时间开销,提高网络运行效率.贝叶斯网络是一个带有概率注释的有向无环图.这个图模型能表示大的变量集合中的大量变量之间的相互关系,利用贝叶斯定理揭示的学习和统计推断功能,实现预测、因果分析等数据挖掘任务.该文引入贝叶斯学习理论来做预测工作,利用Cheng Jie等提出的以互信息为CI测试手段的贝叶斯网络学习算法来构建贝叶斯网络,得到一些有益的预测规则.同样,出于提高算法运行效率方面的考虑,该文针对该算法提出了相应的改进算法,它能够优化统计计算,减少基本运算,也即减少算法运行时访问数据库的时间开销,改善了算法的运行效率.
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