基于Rough Set理论的数据挖掘方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| ·研究背景 | 第8-10页 |
| ·研究历史与现状 | 第10-13页 |
| ·研究意义 | 第13-14页 |
| ·论文内容与组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 数据挖掘概述 | 第15-21页 |
| ·数据挖掘的定义和过程 | 第15-17页 |
| ·数据挖掘的分类和任务 | 第17-19页 |
| ·数据挖掘的方法 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 粗糙集理论基础 | 第21-33页 |
| ·信息表知识表达系统 | 第21-23页 |
| ·知识的分类概念 | 第21-22页 |
| ·信息表知识表达系统 | 第22-23页 |
| ·决策表 | 第23页 |
| ·粗糙集理论基础 | 第23-30页 |
| ·粗糙集的基本概念 | 第23-24页 |
| ·属性约简相关概念 | 第24-26页 |
| ·信息熵相关概念 | 第26-29页 |
| ·粗糙集的扩展模型 | 第29-30页 |
| ·基于粗糙集的数据挖掘模型 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于约简树的属性约简算法 | 第33-50页 |
| ·属性约简基本原理 | 第34-37页 |
| ·启发式约简算法 | 第37-42页 |
| ·基于区分矩阵的启发式算法 | 第38-39页 |
| ·基于属性重要性的启发式算法 | 第39-40页 |
| ·基于属性频率函数的启发式约简算法 | 第40-42页 |
| ·基于信息熵的约简算法 | 第42-45页 |
| ·基于属信息熵的属性约简 | 第42-44页 |
| ·基于属性互信息定义属性重要性 | 第44-45页 |
| ·基于约简树的属性约简算法 | 第45-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 基于粗糙集的数据挖掘在电信消费中的应用 | 第50-61页 |
| ·属性值约简算法 | 第50-55页 |
| ·属性值约简的基本算法 | 第50-52页 |
| ·改进的属性值约简算法 | 第52-55页 |
| ·实例分析：粗糙集在电信消费中的应用 | 第55-60页 |
| ·数据处理 | 第55页 |
| ·选择属性集 | 第55-56页 |
| ·规则的提取和约简 | 第56-60页 |
| ·结果和分析 | 第60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·全文总结 | 第61-62页 |
| ·进一步工作与展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第67页 |
