基于脾虚症诊断的关联规则挖掘算法研究
| 前言 | 第1-8页 |
| 第一章 基本理论介绍及分析 | 第8-23页 |
| ·数据挖掘技术介绍 | 第8-11页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第8-9页 |
| ·数据挖掘的主要步骤 | 第9页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第9-10页 |
| ·数据挖掘系统的分类 | 第10页 |
| ·数据挖掘的发展前景 | 第10-11页 |
| ·关联规则挖掘技术分析及其应用 | 第11-23页 |
| ·关联规则挖掘的基本概念 | 第11-13页 |
| ·关联规则挖掘的定义 | 第11-12页 |
| ·关联规则挖掘的分类 | 第12-13页 |
| ·关联规则挖掘算法 | 第13-17页 |
| ·Apriori算法 | 第13-14页 |
| ·Apriori算法优化 | 第14-15页 |
| ·FP-增长树算法 | 第15-17页 |
| ·关联规则挖掘的扩展 | 第17-23页 |
| ·复合项关联规则挖掘 | 第17-18页 |
| ·闭频繁项集挖掘 | 第18-20页 |
| ·强亲密度关联规则挖掘 | 第20-21页 |
| ·约束关联规则挖掘 | 第21-23页 |
| 第二章 关联规则挖掘算法研究 | 第23-48页 |
| ·脾虚症临床数据挖掘问题分析 | 第23-26页 |
| ·问题定义 | 第23-25页 |
| ·关键问题分析 | 第25-26页 |
| ·复合项关联规则 | 第26-34页 |
| ·算法理论基础 | 第26-28页 |
| ·实例及算法分析 | 第28-31页 |
| ·试验结果 | 第31-34页 |
| ·强亲密度关联规则 | 第34-39页 |
| ·算法理论基础 | 第35页 |
| ·实例 | 第35-36页 |
| ·算法伪码 | 第36-37页 |
| ·算法进一步的改进 | 第37-38页 |
| ·实验结果 | 第38-39页 |
| ·挖掘闭约束频繁项集 | 第39-48页 |
| ·闭约束频繁项集的定义 | 第39-42页 |
| ·CCIMiner算法 | 第42-43页 |
| ·CCIMiner算法存在的问题 | 第43页 |
| ·CCIMiner算法改进方案 | 第43-46页 |
| ·试验结果 | 第46-48页 |
| 第三章 脾虚症临床数据挖掘架构的建立 | 第48-52页 |
| ·关联规则挖掘算法整合 | 第48-49页 |
| ·系统整体设计 | 第49-52页 |
| ·系统结构 | 第49-51页 |
| ·数据流图 | 第51-52页 |
| 第四章 总结与展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |
| 攻读硕士期间发表论文 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
