發(fā)布時間：2022-01-11 11:46

　　特征選擇是數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重要研究部分，是從特征集合中選擇相關(guān)的特征，并剔除不相關(guān)特征和冗余特征。特征選擇可以有效減少問題求解中的變量，解決“維度災(zāi)難”的問題。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是將概率論與圖論相結(jié)合，定性和定量的描述數(shù)據(jù)倉庫中變量之間關(guān)系的模型。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中一個變量的馬爾科夫毯包括該變量的父結(jié)點、子結(jié)點和配偶結(jié)點（子結(jié)點的父結(jié)點）。一個變量的馬爾科夫毯可以屏蔽網(wǎng)絡(luò)中其它變量對該變量的影響。本文首先介紹了馬爾科夫毯學(xué)習(xí)算法的研究現(xiàn)狀，部分算法中存在著包含錯誤冗余結(jié)點的問題。回歸分析是確定變量之間相關(guān)關(guān)系的統(tǒng)計分析方法，通過假設(shè)檢驗，剔除與因變量相關(guān)性弱及不相關(guān)的變量。將馬爾科夫毯學(xué)習(xí)算法和回歸分析相結(jié)合，剔除候選馬爾科夫毯中與目標變量相關(guān)性弱和不相關(guān)的變量，并利用條件獨立測試返回最終的馬爾科夫毯。將該方法在經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)上的實驗結(jié)果與已有的馬爾科夫毯學(xué)習(xí)算法進行比較，表明了該方法的有效性和可靠性。股市的行業(yè)板塊間具有很強的相關(guān)性，而房地產(chǎn)行業(yè)在我國經(jīng)濟中發(fā)揮著重要作用。利用本文算法對上證股市行業(yè)板塊收盤指數(shù)數(shù)據(jù)進行處理，從股市行業(yè)板塊中選擇與房地產(chǎn)板塊具有特征相關(guān)的行業(yè)板塊，利用Grange... 

【文章來源】：合肥工業(yè)大學(xué)安徽省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，陰影結(jié)點為T的馬爾科夫毯設(shè)有離散變量集合V={A，B，C，D，E，F(xiàn)，G，T}，圖2-1中的結(jié)點分別代表集合V中的變量，以結(jié)點T為例，B和E是它的父結(jié)點，C和D是它的子結(jié)點

T |{Y } s) ，那么 Y 一定是 T 的子結(jié)點，X 一定是 T 的配偶結(jié)點這樣的變量 Y，那么 X 就不是 T 的配偶結(jié)點。 2.4 MMMB(Max-Min Markov Blanket)算法：）得到 MB(T)的候選馬爾科夫毯T)=MMPC(T)；=PC(T)；( )( ) ( ) \ {T}C PC T PC T MMPC C ；）找到 T 的配偶結(jié)點ach X CMB \ PC( T )flag=false；尋找集合s,使得 Ind ( X ; T | s )；for each Y PC( T ){ if Dep ( X ; T |{ Y } s) flag=true； }if(flag) { MB MB { X} ；} }rn MB；

25（2）在邏輯回歸對話框里選擇因變量（目標變量）和自變量（候選馬圖 3-1 SPSS 軟件里對數(shù)據(jù)進行邏輯回歸分析3.3.2 實驗標準本文采用 PCMB 算法所在的文獻[36]中提出的查準率(precis(recall)以及它們之間的歐氏距離 d 來衡量學(xué)習(xí)馬爾科夫毯的算法的一個目標變量 T，查準率是指算法輸出的 MB(T)中包含正確變量的率越高，表明算法引入錯誤變量越少；查全率是指算法輸出的 M量的個數(shù)占實際 MB(T)變量個數(shù)的比率，查全率越高，表明算法漏量越少。

【參考文獻】：
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