丁云聰

【摘要】貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器是對大量數(shù)據(jù)之間結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析分類的方法。本文首先對貝葉斯網(wǎng)絡(luò)原理和理論基礎(chǔ)進(jìn)行了介紹，接著研究了幾種基本的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的分類器，最后簡單介紹了它的相關(guān)應(yīng)用發(fā)展。

【關(guān)鍵詞】貝葉斯網(wǎng)絡(luò) 分類器 基礎(chǔ)理論研究

一、引言

數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)就是一種可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行整理的方法?；谪惾~斯網(wǎng)絡(luò)的分類器是機(jī)器學(xué)習(xí)以及數(shù)據(jù)挖掘的重要分支，所以對于此類分類器的研究在現(xiàn)今的科研領(lǐng)域有著極為重要的價(jià)值。

二、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一種可以把變量各個(gè)屬性的聯(lián)合概率密度用簡單的框架之間的關(guān)系表現(xiàn)出來的概率圖模型。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)包含一個(gè)圖模型（DAG）以及條件概率分布表。有向無環(huán)圖將變量之間的屬性之間的關(guān)系用連接線表示，而屬性之間的從屬關(guān)系的條件概率則可以用概率分布表進(jìn)行相關(guān)的解釋。

（1）貝葉斯網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)。想要了解貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，需要先掌握如何計(jì)算概率論中聯(lián)合概率密度的方法。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)就是從這個(gè)問題進(jìn)行展開最后總結(jié)出的模型。所以概率論是研究貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)。下面簡單介紹幾個(gè)在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中常用到的概率論相關(guān)公式：

公式 1 條件概率：首先假設(shè)Ω是一個(gè)基本事件集合，A和B是Ω中的兩個(gè)基本事件，并且P（A）>0，則條件概率為：

P（B┃A）=■ （2-1）

公式 2 乘法公式：假設(shè)基本事件A和基本事件B是基本事件集合Ω中的元素，并且P（A）>0，則乘法公式如下式：

P（AB）=P（A）P（B┃A）或P（AB）=P（B）P（A┃B） （2-2）

將上述公式推廣到一般情況，對于n個(gè)隨機(jī)變量A1，A2，A3，…，An，并且有：P（A1）≥P（A1A2）≥P（A1，A2…An）>0，則可以得到如下公式，又稱鏈?zhǔn)揭?guī)則：

P（A1，A2…An）=P（A1）P（A2┃A1）…P（An┃A1A2…An-1） （2-3）

公式 3 全概率公式：假設(shè)對于n個(gè)基本事件A1，A2，A3，…，An屬于集合E，并且有Uni=1Ai=Ω，Ω是一個(gè)樣本空間，并且當(dāng)i和j不相同時(shí)，事件Ai和事件Aj互不相關(guān)，則有：

P（B）=Uni=1P（B┃Ai） （2-4）

上式就是全概率公式的一種表達(dá)形式。利用此公式可以將事件B的概率分散到各個(gè)獨(dú)立樣本空間上的概率情況。

公式 4 貝葉斯公式：設(shè)A1，A2，A3，…，An∈R，并且有P（Ai）>0，i=1，2，…，n對于任意符合P（B）>0，并且B∈R的事件B，則有：

P（Ai┃B）=■ （2-5）

上式就是貝葉斯公式，利用這個(gè)公式，就可以在已經(jīng)有先驗(yàn)概率的條件下，進(jìn)行相應(yīng)的計(jì)算，最后得到事件A和B之間的聯(lián)系。

（2）貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一種圖形模型，可以用它來對隨機(jī)變量之間的依存關(guān)系進(jìn)行一定的概括，該模型由結(jié)構(gòu)以及參數(shù)兩部分組成，其中參數(shù)即條件概率分布，它們分別用來定性定量概括隨機(jī)變量之間的從屬概率關(guān)系。所以貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是以概率論為基礎(chǔ)，借助圖形理論來描述變量之間關(guān)系的網(wǎng)絡(luò)模型，利用此模型可以解決聯(lián)合概率相關(guān)問題。

三、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器

根據(jù)變量之間關(guān)系的不同，幾種常見的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器有：樸素貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器、TAN樸素貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器等。

（1）樸素貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器。這種分類器是目前最為常見的分類器之一，它在各個(gè)領(lǐng)域中都很好的發(fā)揮著作用。此類分類器中進(jìn)行了樸素貝葉斯假設(shè)，也就是在對類值確定時(shí)，這些屬性的條件概率分布相互獨(dú)立。這類分類器有如圖下的星形結(jié)構(gòu)：

（2）樹擴(kuò)展樸素貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器。樹擴(kuò)展樸素貝葉斯分類器模型是在樸素貝葉斯分類器模型基礎(chǔ)上對所關(guān)心的屬性加上了一定的限制因素，可以看成是對后者的擴(kuò)展模型。這類模型增加了各個(gè)子節(jié)點(diǎn)之間的相互依存關(guān)系，結(jié)構(gòu)如下圖：

（3）分類器性能評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)及評價(jià)方法。當(dāng)今的科研領(lǐng)域最常用的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)主要利用交叉驗(yàn)證（Cross Validation）的方法，此類方法主要有旁置法（holdout）、N折交叉驗(yàn)證法，以及留一法（leave-one-out）。

四、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器的應(yīng)用

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型時(shí)在數(shù)據(jù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)中的一個(gè)較好的應(yīng)用，現(xiàn)今已經(jīng)較為廣泛的用于大數(shù)據(jù)處理。

五、結(jié)論

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器是基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的圖形概率模型，當(dāng)今大數(shù)據(jù)的時(shí)代得到了廣泛的應(yīng)用，能夠通過不同數(shù)據(jù)關(guān)系對不同分類器進(jìn)行很好的使用，可以對數(shù)據(jù)處理過程進(jìn)行較好的簡化。

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