基于粗糙集的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在數(shù)據(jù)挖掘中的研究與應(yīng)用.pdf

1、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是數(shù)據(jù)庫、機(jī)器學(xué)習(xí)以及統(tǒng)計(jì)理論相結(jié)合的產(chǎn)物,是從大量的、模糊的、有噪聲的、不完全的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中提取具有潛在價(jià)值信息的過程。粗糙集理論是上個(gè)世紀(jì)80年代波蘭科學(xué)家提出的刻畫不完整性、不確定性的數(shù)學(xué)工具。近年來對該理論的研究也更加深入,在人工智能、模式識別、知識發(fā)現(xiàn)、故障發(fā)現(xiàn)與檢測等領(lǐng)域得到了成功的應(yīng)用。
　　本文在前人經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上,針對數(shù)據(jù)挖掘中經(jīng)常出現(xiàn)的問題,從理論和應(yīng)用兩個(gè)方面對數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用技術(shù)進(jìn)行了研究。數(shù)據(jù)挖

2、掘中,直接針對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘效果不好,尤其是在大數(shù)據(jù)集的情況下。因此,首先對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)先處理、變形,再進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘就成為了數(shù)據(jù)挖掘的行之有效的方法。本文的研究內(nèi)容如下:
　　1.簡單介紹了數(shù)據(jù)挖掘的概念、背景、主要方法以及研究熱點(diǎn)以及粗糙集理論的發(fā)展現(xiàn)狀。
　　2.數(shù)據(jù)挖掘中,如果直接在海量的數(shù)據(jù)上進(jìn)行挖掘往往會因?yàn)閿?shù)目眾多,規(guī)則過長,降低了決策分析的有效性。為了解決這一問題,本文利用粗糙集理論,提出了利用粗糙集理

3、論選擇量度,利用該量度提高分類的正確性和數(shù)據(jù)庫的純度,進(jìn)而利用該量度對數(shù)據(jù)表格進(jìn)行分析的方法。本文分析了數(shù)據(jù)庫分解信息的性質(zhì),利用粗糙集首先對數(shù)據(jù)屬性集進(jìn)行約簡,降低計(jì)算的復(fù)雜程度還有計(jì)算時(shí)間,在提高運(yùn)算速度的同時(shí),也不會造成信息量的損失。
　　3.屬性數(shù)據(jù)分析是一種重要的統(tǒng)計(jì)方法。通過計(jì)算屬性數(shù)據(jù)的相關(guān)統(tǒng)計(jì)量,考慮離群點(diǎn)的影響,提出了一種基于訓(xùn)練集中關(guān)于屬性類別標(biāo)準(zhǔn)差的分類計(jì)算方法。首先對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,將其映射為相對應(yīng)的數(shù)值

4、,計(jì)算不同類別不同屬性的期望,方差、標(biāo)準(zhǔn)差;然后以屬性類別計(jì)算的統(tǒng)計(jì)量為參考指標(biāo),當(dāng)新樣本數(shù)據(jù)加入訓(xùn)練集時(shí),以新樣本屬性類別值作為坐標(biāo),求出其到各類別的歐式距離,距離最短的類別即為該樣本數(shù)據(jù)所屬類別。對比三種方法,不難發(fā)現(xiàn)基于屬性數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差分類方法的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性,該算法對離群點(diǎn)樣本數(shù)據(jù)預(yù)測有一定的優(yōu)勢。
　　4.樸素貝葉斯方法是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘的基本方法,本文通過引入粗糙集理論,以及“網(wǎng)絡(luò)”的概念,優(yōu)化傳統(tǒng)的樸素貝葉斯方法。該方法首

5、先應(yīng)用粗糙集對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,消除冗余的數(shù)據(jù),再通過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的知識對數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。解決了樸素貝葉斯方法,先驗(yàn)概率難以獲得以及要求各個(gè)特征屬性之間條件獨(dú)立的限制,具有很好的應(yīng)用前景。
　　5.由于發(fā)電機(jī)結(jié)構(gòu)以及振動的復(fù)雜性,造成了機(jī)組故障的多樣性,隨機(jī)性,同時(shí)存在著故障信息的不完整等特點(diǎn)。為了驗(yàn)證數(shù)據(jù)表分析的有效性,本文以發(fā)電機(jī)組為例子,利用粗糙集理論,首先對屬性進(jìn)行分類,建立模型。再通過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,簡化了處理