数据挖掘中孤立点检测算法的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·研究背景 | 第7-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·论文的研究内容 | 第10页 |
| ·论文的组织结构 | 第10-12页 |
| 第二章 数据挖掘技术和孤立点算法分析 | 第12-24页 |
| ·数据挖掘概述 | 第12-18页 |
| ·数据挖掘过程及系统结构 | 第12-16页 |
| ·数据挖掘的任务及方法 | 第16-18页 |
| ·孤立点算法分析 | 第18-23页 |
| ·基于统计的方法 | 第19页 |
| ·基于密度的方法 | 第19-21页 |
| ·基于偏离的方法 | 第21-23页 |
| ·基于关联的算法 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于距离的孤立点算法的研究 | 第24-45页 |
| ·基于距离的孤立点算法分析 | 第24-26页 |
| ·距离的量度 | 第25页 |
| ·数据标准化 | 第25-26页 |
| ·基于单元的孤立点检测算法分析 | 第26-31页 |
| ·基于单元的孤立点算法对孤立点的定义 | 第26-27页 |
| ·二维空间中单元格的划分和数据对象的分配方法 | 第27-28页 |
| ·二维空间单元格的结构和性质 | 第28-29页 |
| ·基于单元的孤立点算法 | 第29-31页 |
| ·基于单元孤立点检测算法的缺点 | 第31页 |
| ·基于单元的孤立点算法的改进 | 第31-38页 |
| ·距离值 D的处理方法 | 第31-32页 |
| ·二维空间中阈值 M的动态处理 | 第32-33页 |
| ·基于单元的孤立点检测算法的改进 | 第33-36页 |
| ·算法复杂度分析 | 第36页 |
| ·二维空间到多维空间的扩展 | 第36-38页 |
| ·实验分析 | 第38-43页 |
| ·算法正确性实验分析 | 第38页 |
| ·算法性能实验分析 | 第38-40页 |
| ·参数M对算法执行效果影响 | 第40-42页 |
| ·边界处理函数对算法执行效果的影响 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 基于粗糙集理论的孤立点算法的研究 | 第45-57页 |
| ·基于粗糙集的孤立点算法的分析 | 第45-50页 |
| ·粗糙集理论的特点 | 第45-46页 |
| ·基于粗糙集的孤立点检测算法的理论基础 | 第46-49页 |
| ·基于粗糙集的孤立点检测算法中孤立点的定义 | 第49-50页 |
| ·基于粗糙集的孤立点检测算法 | 第50-52页 |
| ·基于粗糙集的孤立点检测算法的分析 | 第50页 |
| ·基于粗糙集的孤立点检测算法的描述 | 第50-52页 |
| ·实验分析 | 第52-56页 |
| ·算法正确性实验分析 | 第53-54页 |
| ·算法性能实验分析 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 结论与展望 | 第57-59页 |
| ·工作总结 | 第57页 |
| ·进一步工作展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 攻读学位期间主要研究成果 | 第63页 |
