基于粗糙集理论的属性约简与决策树分类算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-16页 |
| ·属性约简算法研究现状 | 第12-14页 |
| ·决策树算法研究现状 | 第14-16页 |
| ·研究内容及论文组织结构 | 第16-17页 |
| 第2章 粗糙集理论与决策树算法介绍 | 第17-24页 |
| ·数据挖掘相关介绍 | 第17-20页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第17页 |
| ·数据挖掘过程 | 第17-19页 |
| ·数据挖掘方法及其应用 | 第19-20页 |
| ·粗糙集理论 | 第20-22页 |
| ·属性约简方法 | 第20-21页 |
| ·核属性的求解 | 第21页 |
| ·属性选择标准 | 第21-22页 |
| ·决策树分类理论 | 第22-23页 |
| ·分裂属性选择标准 | 第22-23页 |
| ·决策树剪枝方法 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 简化决策表算法与求核属性算法 | 第24-42页 |
| ·基于粗糙集的简化决策表算法 | 第24-31页 |
| ·不可区分关系计算分析 | 第24-28页 |
| ·算法实例分析 | 第28-31页 |
| ·基于信息熵的求核属性算法 | 第31-37页 |
| ·差别矩阵知识介绍 | 第32页 |
| ·决策表核属性计算方法 | 第32-37页 |
| ·实验及结果分析 | 第37-41页 |
| ·实验数据 | 第37页 |
| ·实验设计 | 第37-39页 |
| ·实验结果分析 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 属性约简算法与多变量决策树分类算法 | 第42-58页 |
| ·完备的属性约简算法 | 第42-45页 |
| ·渐增式计算正区域算法 | 第42-43页 |
| ·属性约简算法 | 第43页 |
| ·算法实例分析 | 第43-45页 |
| ·基于粗糙集的多变量决策树分类算法 | 第45-51页 |
| ·相对泛化和确定性程度 | 第46页 |
| ·改进的多变量决策树算法 | 第46-50页 |
| ·类标预测方法 | 第50-51页 |
| ·实验及结果分析 | 第51-57页 |
| ·MDTA算法在UCI数据集上的结果分析 | 第51-54页 |
| ·MDTA算法在冠心病数据集上的结果分析 | 第54-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 基于粗糙集的属性约简与决策树生成系统 | 第58-62页 |
| ·属性约简与决策树生成系统设计 | 第58-59页 |
| ·系统框架设计 | 第58页 |
| ·系统开发平台与工具 | 第58-59页 |
| ·属性约简与决策树生成系统实现 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第6章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·本文主要贡献 | 第62页 |
| ·下一步研究工作 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 攻读学位期间公开发表的论文 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
