基于关联规则属性约简的树增广朴素贝叶斯分类器及应用

【摘要】在步入21世纪之后，社会的经济文化得到了迅速发展，人们的生活水平也得到逐步的提高。世界各国的人们开始越来越关注自身的健康问题，这对当今的医疗领域提出了更高的要求。同时，随着人工智能领域的卓越发展和医疗技术不断的进步，在多领域技术融合的潮流之下，电脑辅助医疗诊断技术成为了众多学者们的研究焦点之一。贝叶斯网络是常见的知识表达和推理工具中之一，是人工智能的重要研究领域，被全世界众多学者所研究并广泛应用于各个领域。贝叶斯网络是一个有向无环图，并结合概率论来表达各个变量之间的因果关系。贝叶斯网络具有简单的结构和完备清晰的语义，其在辅助医疗诊断方面也有着广泛的应用。但是在贝叶斯网络的学习结构之时，数据集的属性数量越多，网络结构学习的复杂度越大，得到网络结构也会更加复杂。且构造与给定数据最佳拟合网络结构是一个NP-HARD问题。如果能够对数据集做适当的属性约减，就可以得到简化的贝叶斯网络结构，这对于在辅助医疗诊断方面有着重要的意义，即使用较少的信息和时间也可得到较高的诊断精度。本文首先提出了一种基于关联规则的属性约减的贝叶斯方法AD-TAN（theAssociationrulesbasedTreeAugmentedNaivebayes）。该方法根据每个待分类实例的特性来动态的确定用于该实例的训练集，这个过程主要是是通过删除缺失值及其对应的缺失属性来完成。通过论证关联规则与数据库中的函数依赖发现，关联规则在某种情况下与数据库中的函数依赖有着共同的特性。将这些特性应用在发现属性之间的关系，可以找出那些可以移除的属性。通过关联规则挖掘，发现挖掘出的关联规则集中，处于规则的后件的那些属性可用于属性约减。于是提出了基于动态训练集选择和基于关联规则属性约减的TAN方法，即AD-TAN方法。由于在TAN树形结构上，利用AD-TAN中的关联规则去除冗余属性，在构建TAN网络结构时实际上是将树形结构某条路径上的某个节点删除，而路径上的其他节点不变。通过对概率规则的研究和推导，得出了可用于属性约减的重要结论，这些推导的依据是Armstrong公理。通过这些结论可以发现，那些通过关联规则挖掘出来的冗余属性，处于贝叶斯网络结构上的某条路径之中，从该属性开始到该路径的叶子节点为止的这些节点都可以作为冗余节点集的候选节点。最后将概率规则推导的结论和关联规则特性相结合，找出关联规则指出的那些节点及其在树型结构的所有子孙节点作为可能的冗余节点。这些可能的冗余节点对分类的精度可能产生影响，本文通过迭代的方法来逐层删除节点，并引入参数加以控制。基于此，提出了IC-TAN方法（IterativeControlMethodBasedonAD-TANwithaddinganddeletingAttributes，基于AD-TAN的带有属性加减的迭代控制方法）。IC-TAN方法可应用在辅助医疗诊断领域，利用该方法，医生可以在较短的时间内，利用较少的信息为患者进行疾病诊断。IC-TAN方法的利用每个实例具体情况的特性正好与医生诊断的过程与特点相符合。利用该方法可以辅助医生进行快速准确的诊断。为了验证IC-TAN的分类效果，本文实验采用16个UCI数据集，并与NB和TAN及带有属性选择的SNB-CFS和TAN-IGS做了精度对比。实验表明，IC-TAN有着更好的分类效果，且需要较少的信息。
【作者】王晓龙；
【导师】徐沛娟；
【作者基本信息】吉林大学，计算机软件与理论，2014，硕士
【关键词】关联规则；属性约减；贝叶斯网络；辅助医疗诊断；概率规则推导；

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