SPSS Clementine 贝叶斯分析 第七章
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数据挖掘原理与SPSS Clementine应用宝典
元昌安 主编 邓 松 李文敬
刘Biblioteka Baidu涛
编著
电子工业出版社
第七章 贝叶斯分析
本章内容
贝叶斯定理 贝叶斯分类 EM算法
贝叶斯定理
贝叶斯分类
贝叶斯分类的基本过程 朴素贝叶斯分类 贝叶斯信念网络
贝叶斯分类-基本过程
贝叶斯分类方法基于贝叶斯定理进行分类，一般 分为以下两个步骤： （1）建立分类模型，描述预定的数据类集或概念集。 通过分析有属性描述的数据集中的属性来构造贝 叶斯分类模型 （2）使用建立的分类模型对新的数据集进行划分， 主要考虑分类规则的准确性、矛盾划分的取舍等。 一个好的分类规则集合应该是对新的数据集而言 具有很高的准确性、尽可能少的矛盾划分和较少 的规则集。
朴素贝叶斯分类-贝叶斯假设
朴素贝叶斯分类-朴素贝叶斯计算
根据类属性的不同有不同的计算方法： 离散属性的条件概率计算： 连续属性的条件概率计算 朴素贝叶斯分类提供了两种办法用来估计连续属性 的条件概率： (1)将连续属性离散化，使用离散区间来代理连续属 性 (2)利用概率分布函数进行计算
朴素贝叶斯分类-贝叶斯信念网络
EM算法-基本步骤
贝叶斯网络具有如下的特点： 贝叶斯网络通过网络结构图的方法来描述数据间 的关系，语意清晰，可理解性强，有助于利用数 据间的因果关系进行预测分析。 贝叶斯网络适合处理不完整的数据。 贝叶斯信念网络本身没有输入和输出的概念，各 个结点的计算是独立的。
EM算法-基本概念
EM（expectation-maximization）算法是最 常用的从不完整数据条件下统计概率分布的方法。 它是“求期望-取最大”的迭代循环过程，“求期 望”步骤计算不完整数据样本中每个事件在当前概 率分布条件下发生的期望充分统计量；“取最大” 步骤按照期望分布统计量把不完整数据转换成完整 数据，找到使似然性最大的概率分布。
元昌安 主编 邓 松 李文敬
刘Biblioteka Baidu涛
编著
电子工业出版社
第七章 贝叶斯分析
本章内容
贝叶斯定理 贝叶斯分类 EM算法
贝叶斯定理
贝叶斯分类
贝叶斯分类的基本过程 朴素贝叶斯分类 贝叶斯信念网络
贝叶斯分类-基本过程
贝叶斯分类方法基于贝叶斯定理进行分类，一般 分为以下两个步骤： （1）建立分类模型，描述预定的数据类集或概念集。 通过分析有属性描述的数据集中的属性来构造贝 叶斯分类模型 （2）使用建立的分类模型对新的数据集进行划分， 主要考虑分类规则的准确性、矛盾划分的取舍等。 一个好的分类规则集合应该是对新的数据集而言 具有很高的准确性、尽可能少的矛盾划分和较少 的规则集。
朴素贝叶斯分类-贝叶斯假设
朴素贝叶斯分类-朴素贝叶斯计算
根据类属性的不同有不同的计算方法： 离散属性的条件概率计算： 连续属性的条件概率计算 朴素贝叶斯分类提供了两种办法用来估计连续属性 的条件概率： (1)将连续属性离散化，使用离散区间来代理连续属 性 (2)利用概率分布函数进行计算
朴素贝叶斯分类-贝叶斯信念网络
EM算法-基本步骤
贝叶斯网络具有如下的特点： 贝叶斯网络通过网络结构图的方法来描述数据间 的关系，语意清晰，可理解性强，有助于利用数 据间的因果关系进行预测分析。 贝叶斯网络适合处理不完整的数据。 贝叶斯信念网络本身没有输入和输出的概念，各 个结点的计算是独立的。
EM算法-基本概念
EM（expectation-maximization）算法是最 常用的从不完整数据条件下统计概率分布的方法。 它是“求期望-取最大”的迭代循环过程，“求期 望”步骤计算不完整数据样本中每个事件在当前概 率分布条件下发生的期望充分统计量；“取最大” 步骤按照期望分布统计量把不完整数据转换成完整 数据，找到使似然性最大的概率分布。