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摘 要 ：分类在数据挖掘中占有非常重要位置,它通过对已有的大量数据学习得到分类器,已经被广泛地应用到了现实生活之中.例如,在电子商务中,根据订单的类别和订单人下单次数以及送单地址判断其是否为恶意订单等.贝叶斯算法能有效综合数据样本信息、依赖关系、先验信息和概率表示,且其理论基础是贝叶斯定理、最大后验假设等,有简单的结构和尤佳的性能,已经在实际应用中被非常广泛的使用.

贝叶斯算法参考属性评定

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关 键 词 ：数据挖掘 分类器 贝叶斯定理

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中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2013）11-0102-01

1.贝叶斯算法及其特点

分类在数据挖掘中占有非常重要位置,已经被广泛地应用到了现实生活之中.分类器能够根据给定待分类数据的属性值,将数据划分到不同的类别中.分类一般需要两个步骤.第一,构建分类器,在训练阶段用已知的实例集（训练实例集）来训练分类器；第二,分类未知实例,在测试阶段,用已经构建好的分类器对未知实例进行分类.贝叶斯算法的优点如下：贝叶斯算法是通过计算待分样本属于某一类的概率,该对象属于最大概率的类.在贝叶斯算法中,分类的最终确定是所有的属性直接或间接参与结果,而并非单纯某些属性来决定.贝叶斯算法对分类对象的属性特性没有特殊要求,即可以是离散的,也可以是连续的.

3.结语

贝叶斯算法能有效综合数据样本信息、依赖关系、先验信息和概率表示,有简单的结构和尤佳的性能,已经在实际应用中被非常广泛的使用.

参考文献

[1]李方.关于朴素贝叶斯分类算法的改进.重庆大学硕士学位论文,2009.

[2]蒋良孝.朴素贝叶斯分类器及其改进算法研究.中国地质大学博士论文,2009.

[3]G.D.Li and L.J.Wen,“Intellectual information circle based on bayes algorithm,”in Proc.Int.Conf.Computer Application and System Modeling,Xiamen, China,Oct.201

关于电子商务相关论文范文文献0, pp.665-667.

电子商务学术论文的写作
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