朴素贝叶斯分类研究：模型改进与应用探索

"这篇硕士学位论文深入研究了基于朴素贝叶斯的分类方法，探讨了贝叶斯分类算法在数据挖掘中的应用，特别是针对朴素贝叶斯分类器的独立性假设进行了改进，以提升分类效果。文章涵盖了数据挖掘的基础概念、贝叶斯理论、多种贝叶斯分类模型以及粗糙集理论，并提出了一种新的贝叶斯分类模型来优化属性选择。" 在数据挖掘领域，分类是一种关键任务，旨在根据实例的属性集为其分配最合适的类别。朴素贝叶斯分类器是其中一种广泛应用的方法，以其简洁的算法和高效的计算性能而受到青睐。然而，它的基本假设——所有属性相互独立，往往在实际问题中并不成立，这限制了分类器的准确性。本文作者通过深入学习和分析不同贝叶斯分类模型，如朴素贝叶斯、贝叶斯网络和增量贝叶斯模型，寻求对朴素贝叶斯分类器的独立性假设进行改进。 论文的第一部分，绪论，阐述了数据挖掘的背景和知识发现的概念，包括挖掘过程、功能以及当前的研究趋势。同时，详细讨论了数据挖掘中的分类问题和评估标准。 第二章专注于贝叶斯技术在分类问题上的应用。作者首先介绍了贝叶斯理论基础，随后详细讲解了几种贝叶斯分类模型，包括朴素贝叶斯分类器的原理和特性，以及贝叶斯网络和增量贝叶斯模型。这些模型的对比和分析有助于拓宽对贝叶斯分类的理解。 第三章转而探讨粗糙集理论，这是一种处理不确定性和不完整性数据的有力工具。作者解释了粗糙集的基本概念，如粗糙集合、知识简化和依赖性，并讨论了该理论在理论和应用方面的发展。 第四章是论文的核心，作者比较了多种朴素贝叶斯的扩展模型，提出了一个新的贝叶斯分类模型，该模型尝试通过计算属性组合的影响来选择最具影响力的属性，从而改进分类性能。这种方法利用条件互信息值来确定属性的重要性，并预设了强属性的数量。 这篇论文对基于朴素贝叶斯的分类方法进行了深入研究，不仅提供了理论分析，还提出了实践改进，对于理解和优化朴素贝叶斯分类器有重要的参考价值。