用于数据挖掘的TAN分类器的研究与应用  

Study and Application of TAN Classifier for Data Mining

作　　者：孙笑微[1] 赵大宇[1] 李晓毅[1] 唐恒永[1] 

机构地区：[1]沈阳师范大学,辽宁沈阳110034

出　　处：《计算机技术与发展》2006年第11期140-142,共3页Computer Technology and Development

基　　金：国家自然科学基金资助项目(10471096);知识科学与知识管理研究中心资助项目(027)

摘　　要：分类是数据挖掘和模式识别中的一个基本和重要的课题。文中讨论了基于贝叶斯学习的TAN分类器的基本概念和分类算法,同时将分类器算法和具体分类算法结合为一个完整的有效算法。用某高校人才识别系统这一实例来说明TAN分类器的推理过程,并介绍了TAN分类器在数据挖掘领域的应用。实验结果表明TAN分类器具有较好的分类性能和较高的分类精度。Classification is a basic and important task in data mining and pattern recognizing. In this paper, we discuss the basic concepts of TAN classifier and the algorithm based on Bayesian learning. Join the classifier algorithm and the concrete classification algoritham into an effective algorithm. The reasoning process of evaluating university talented scholars System is presnted, and introduce the application of TAN classifier in data mining. The results prove that TAN classifier has perfect classification capability and higher classification accuracy.

关 键 词：数据分类 TAN分类器 贝叶斯网络 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]