| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 关联规则算法 | 第11-12页 |
| 1.2.2 多值关联规则算法 | 第12-13页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第13-14页 |
| 1.4 论文结构 | 第14-15页 |
| 第二章 相关理论基础 | 第15-26页 |
| 2.1 聚类算法 | 第15-17页 |
| 2.1.1 聚类算法分类 | 第15-16页 |
| 2.1.2 k-means算法 | 第16-17页 |
| 2.2 关联规则挖掘算法 | 第17-22页 |
| 2.2.1 关联规则的基本概念 | 第17-19页 |
| 2.2.2 Apriori算法 | 第19-22页 |
| 2.3 多值关联规则挖掘算法 | 第22-25页 |
| 2.3.1 多值关联规则的基本概念 | 第22-23页 |
| 2.3.2 多值属性离散化方法 | 第23-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于聚类的多值属性离散化方法 | 第26-38页 |
| 3.1 ISODATA算法 | 第26-29页 |
| 3.2 M-ISODATA算法 | 第29-33页 |
| 3.3 算法实验与分析 | 第33-37页 |
| 3.3.1 准确率测试 | 第33-35页 |
| 3.3.2 性能测试 | 第35-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于约束和压缩矩阵的改进Apriori算法 | 第38-48页 |
| 4.1 基于约束的关联规则 | 第38-39页 |
| 4.2 改进的Apriori算法 | 第39-42页 |
| 4.3 算法实验与分析 | 第42-47页 |
| 4.3.1 实例测试 | 第42-45页 |
| 4.3.2 性能测试 | 第45-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 基于多值关联规则的学生满意度研究 | 第48-58页 |
| 5.1 调查数据 | 第48-49页 |
| 5.2 数据预处理 | 第49-54页 |
| 5.3 多值关联规则模型建立 | 第54-56页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第56-57页 |
| 5.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 总结与展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 附件 | 第66页 |