基于遗传算法的数据挖掘技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| ·引言 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-11页 |
| ·数据挖掘技术研究现状 | 第8-9页 |
| ·遗传算法国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·预测技术与聚类技术研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文研究的目的和意义 | 第11-12页 |
| ·本文研究的主要内容及章节安排 | 第12-13页 |
| 2 数据挖掘技术与遗传算法 | 第13-27页 |
| ·数据挖掘技术 | 第13-20页 |
| ·数据挖掘技术的产生与发展 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘中的知识 | 第14-16页 |
| ·数据挖掘中常用的技术 | 第16-18页 |
| ·数据挖掘的主要应用 | 第18-19页 |
| ·数据挖掘的发展趋势 | 第19-20页 |
| ·遗传算法 | 第20-26页 |
| ·遗传算法的产生与发展 | 第20-21页 |
| ·遗传算法的基本思想 | 第21页 |
| ·遗传算法的结构 | 第21-23页 |
| ·遗传算法的特点 | 第23页 |
| ·遗传算法的主要应用 | 第23-25页 |
| ·遗传算法的研究方向 | 第25-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 3 遗传算法在预测分析中的应用 | 第27-39页 |
| ·数据挖掘中的预测分析 | 第27页 |
| ·基于遗传算法的多元非线性回归分析 | 第27-33页 |
| ·遗传算法原理 | 第27-30页 |
| ·基于遗传算法的回归方程参数优化原理 | 第30-33页 |
| ·应用实例 | 第33-38页 |
| ·问题描述及建模 | 第33-35页 |
| ·实验结果及分析 | 第35-38页 |
| ·小结 | 第38-39页 |
| 4 遗传算法在聚类分析中的应用 | 第39-60页 |
| ·数据挖掘中的聚类分析 | 第39-42页 |
| ·数据挖掘中的聚类分析 | 第39-40页 |
| ·聚类效果评价准则 | 第40-42页 |
| ·K-MEANS聚类算法原理 | 第42-43页 |
| ·使用遗传算法改进K-MEANS聚类算法原理 | 第43-53页 |
| ·使用遗传算法改进K-means聚类算法的必要性 | 第43-44页 |
| ·使用遗传算法改进K-means算法的可行性 | 第44页 |
| ·遗传算法改进K-means算法原理 | 第44-53页 |
| ·应用实例 | 第53-59页 |
| ·小结 | 第59-60页 |
| 5 结论 | 第60-62页 |
| ·论文的主要工作 | 第60-61页 |
| ·进一步努力的方向 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
| 附录: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第65页 |
