等提出了利用貝葉斯分析的基于模型的層次聚類方法。它通過特征集的劃分，將數據組織成層次結構。反擊式破碎機這些特征或者在每個別中都有pS一的分布，或者在某些類別中具有共同的分市。反擊式破碎機它同時給出了利用邊界似然來確定模型結構的方法，包括自動決定類別的個數、反擊式破碎機模型樹的深度和每個類別的特征子集。class是利用貝葉斯方法實現聚類的一個典型系統。該系統通過搜索模型空間所有的分類可能性，反擊式破碎機來自動決定分類類別的個數和模型描述的復雜性。它允許在一定的類別內屬性之間具有一定的相關性，反擊式破碎機各個類之間具有一定的繼承性(在類層次結構中，某些類共享一定的模型參數)。
以上僅僅給出貝葉斯方法的兒個典型應蝴，然而貝葉斯方法在數據挖掘中的應用遠不止這些。例如，N葉斯方法與神經網絡相結合的貝葉斯神經網絡，貝葉斯方法與統計學習相結合的貝葉斯點機等。反擊式破碎機有興趣的讀者可參考相關文獻Nmari1985]。貝葉斯學習理論利用先驗信息和樣本數據柬獲得對未知樣本的估計，而概率(聯合概率和條件概率)是先驗信息荊群本數據信息在貝葉斯學習理論中的表現形式。反擊式破碎機如何獲得這些概率(也稱之為密度估計)是貝葉斯學習理論爭議較多的地方。貝葉斯密度估計研究如何根據樣本的數據信息和人類專家的先驗知識獲得對未知變量(向量)的分布及其參數的估計。它有兩個過程：反擊式破碎機一是確定未知變量的先驗分布f是獲得相應分布的參數估計。如果以前對所有信息一無所知，稱這種分布為在數據挖掘小，從數據中學習是它的最基本特性，因此無信息先驗分布是貝葉斯學習理論的主要研究對象。網址：
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