貝葉斯網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)變量間的因果關(guān)系。破碎機(jī)因果關(guān)系是數(shù)據(jù)挖掘中極為重要的模式。原因如下：在數(shù)據(jù)分析中，因果關(guān)系有利于對(duì)領(lǐng)域知識(shí)的理解；在干擾較多時(shí)，便于作出精確的預(yù)測(cè)。例如，破碎機(jī)增加廣告投入是否能提高產(chǎn)品的銷量?為回答這個(gè)問題，分析人員必須知道，在某種程度上，廣告投入是否是提高銷量的原因。即使沒有這方面的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，破碎機(jī)貝n4領(lǐng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)這類問題的回答也是非常簡(jiǎn)單的，因?yàn)檫@種因果關(guān)系已經(jīng)包含在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中了。

   貝葉斯網(wǎng)絡(luò)與貝葉斯統(tǒng)計(jì)相結(jié)合能夠充分利用領(lǐng)域知識(shí)和樣本數(shù)據(jù)的信息。從事過實(shí)際建模任務(wù)的人都知道先驗(yàn)信息或領(lǐng)域知識(shí)在建模方面的重要性，破碎機(jī)尤其是在樣本數(shù)據(jù)稀疏或數(shù)據(jù)較難獲得時(shí)，一些商業(yè)方面的專家系統(tǒng)完全根據(jù)領(lǐng)域?qū)＜抑R(shí)來構(gòu)建就是一個(gè)很好的例證。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)用弧表示變量間的依賴關(guān)系，用概率分布表來表示依賴關(guān)系的強(qiáng)弱，破碎機(jī)將先驗(yàn)信息與樣本知識(shí)有機(jī)結(jié)合起來。

   貝葉斯方法與其他模型相結(jié)合，有效地避免了數(shù)據(jù)的過分?jǐn)M合問題。    廣義上講，聚類問題是一種特殊的模型選擇問題，破碎機(jī)每個(gè)聚類模式都可以看做是一種模型。聚類的任務(wù)就是從這些眾多的模型中，通過一定的分析、綜合策略，選擇出體現(xiàn)數(shù)據(jù)本質(zhì)的模式。破碎機(jī)貝葉斯方法通過綜合先驗(yàn)的模型知識(shí)和當(dāng)前的數(shù)據(jù)特點(diǎn)，來實(shí)現(xiàn)選擇最優(yōu)模型的日的。

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