用于数据采掘的贝叶斯分类器研究

被引：27

作者：

林士敏

田凤占

陆玉昌

机构：

[1] 清华大学计算机科学与技术系

[2] 清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室北京

[3] 智能技术与系统国家重点实验室北京

[4] 智能技术与系统国家重点实验室

来源：

计算机科学 | 2000年 / 10期

基金：

国家攀登计划;

关键词：

Bayesian classifier; Data mining; Machine learning; Knowledge discovery;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

<正> 所谓分类器是一个函数f（x）,它给需要分类的实例x赋予类标签c,∈C（j=1,2,…,m）,实例x由一组属性值a1,…,a_n描述,C是类变量,取有限个值,可看成有限个元素的集合。进行分类首先要构造一个分类器。从预先分类的实例进行有导师学习并建立分类器,是机器学习的中心问题之一。已有的分类器如决策树、决策表、神经网络、决策图和规则等,都可以看成不同

引用

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