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基于数据挖掘技术的算法研究 被引量:4

The Algorithm of Data Mining Technique
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摘要 分析了贝叶斯信念网络和数理统计方法在数据挖掘中的作用,提出了一种贝叶斯信念网络和基于数理统计的数据挖掘模型,并用实例证明该数据挖掘模型有效性。对传统的贝叶斯信念网络构造算法做了许多改进,在不影响其性能的基础上,极大地提高了运算速度。 The function of Bayesian belief network and Mathematical Statistics method is analysed in the field of data mining, then a kind of Bayesian belief network and model of data mine is provided for Mathematical Statistics. The effectiveness of the data mine model is proved with an example. The traditional Bayesian belief network-learning algorithm, is improved to speed up the operation process.
出处 《中山大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2004年第3期36-39,共4页 Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni
基金 国家自然科学基金资助项目(60133010 60073053) 国家"八六三"高技术研究发展计划资助项目(863-317-03-05-98)
关键词 数据挖掘 乔里斯基法 雅可比法 贝叶斯信念网络 data mining Cholesky method Jacobi method Bayesian belief network
  • 相关文献

参考文献1

二级参考文献3

  • 1潘曙光.基于软计算融合的分类规则采掘技术[J].南京大学学报(自然科学),2000,36:58-63.
  • 2潘曙光,南京大学学报,2000年,36卷,58页
  • 3陈国良,遗传算法及其应用,1996年

共引文献14

同被引文献38

引证文献4

二级引证文献9

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