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1、隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展,人們急切需要一種能從大數(shù)據(jù)中提取有用信息的技術(shù).數(shù)據(jù)分類技術(shù)是一種重要的數(shù)據(jù)分析技術(shù),可以用來(lái)建立描述重要數(shù)據(jù)類的模型,從而預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)未來(lái)的趨勢(shì),幫助人們高效管理和有效利用信息.其中,利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類成為研究的熱門(mén)之一.
本文在分析幾種常用的數(shù)據(jù)分類方法、屬性降維、分類性能評(píng)估和多維貝葉斯分類器的基礎(chǔ)上,研究了多維貝葉斯分類器.為了簡(jiǎn)化多維貝葉斯分類器模型的復(fù)雜度,同時(shí)去除屬性變量中可能存在的
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