数据挖掘中数据分类器的设计与实现
| 中文摘要 | 第1-6页 |
| 英文摘要 | 第6-7页 |
| 前言 | 第7-9页 |
| 1 数据挖掘的发展现状 | 第9-15页 |
| 1． 1 数据挖掘使用的各种方法和技术 | 第9-11页 |
| 1． 2 从数据库中挖掘不同种类的知识 | 第11-12页 |
| 1． 3 数据挖掘的应用 | 第12-13页 |
| 1． 4 数据挖掘面临的问题和挑战 | 第13-15页 |
| 2 数据挖掘与几个学科的关系 | 第15-20页 |
| 2． 1 知识发现与数据挖掘 | 第15-17页 |
| 2． 2 机器学习与数据挖掘 | 第17-18页 |
| 2． 3 统计学与数据挖掘 | 第18页 |
| 2． 4 数据库与数据挖掘 | 第18-20页 |
| 3 数据分类器的设计与实现 | 第20-55页 |
| 3． 1 数据分类器的设计 | 第20-36页 |
| 3． 1． 1 数据分类 | 第20-21页 |
| 3． 1． 2 数据分类标准 | 第21-22页 |
| 3． 1． 3 数据的概念层次 | 第22-26页 |
| 3． 1． 4 主要归纳关系 | 第26-30页 |
| 3． 1． 5 分类模式的产生 | 第30-31页 |
| 3． 1． 6 评价分类模式的标准 | 第31-34页 |
| 3． 1． 7 数据分类器的总体设计 | 第34-36页 |
| 3． 2 数据分类器的实现 | 第36-50页 |
| 3． 2． 1 ODBC接口技术 | 第36页 |
| 3． 2． 2 数据的预处理 | 第36-37页 |
| 3． 2． 3 数据概念层次的提取 | 第37-42页 |
| 3． 2． 4 数据分类算法的实现 | 第42-49页 |
| 3． 2． 5 选择最佳分类模式 | 第49页 |
| 3． 2． 6 分类规则的表示 | 第49-50页 |
| 3． 3 数据分类器的测试与性能评价 | 第50-55页 |
| 3． 3． 1 数据分类器运行及测试环境说明 | 第50-51页 |
| 3． 3． 2 数据分类器的测试和评价 | 第51-53页 |
| 3． 3． 3 数据分类算法的几点讨论 | 第53-55页 |
| 4 结论 | 第55-59页 |
| 4． 1 结论 | 第55-56页 |
| 4． 2 不足与展望 | 第56-59页 |
| 4． 2． 1 挖掘工作的继续 | 第56-57页 |
| 4． 2． 2 在WWW上进行数据挖掘 | 第57-58页 |
| 4． 2． 3 展望 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
