| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 1 引言 | 第10-13页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·本文所完成的工作 | 第11-12页 |
| ·论文组织安排 | 第12-13页 |
| 2 数值型关联规则概述 | 第13-39页 |
| ·名称型关联规则发现概述 | 第13-23页 |
| ·关联规则的背景 | 第14-15页 |
| ·一般性关联规则的基本概念 | 第15-16页 |
| ·挖掘关联规则的一般步骤 | 第16-23页 |
| ·数值型关联规则 | 第23-29页 |
| ·数值型关联规则的基本概念 | 第23-24页 |
| ·数值型关联规则模板的分类 | 第24-26页 |
| ·数值型关联规则的一般步骤 | 第26页 |
| ·基本步骤举例 | 第26-29页 |
| ·数值型属性离散化 | 第29-36页 |
| ·等宽度划分的方法 | 第30页 |
| ·等深划分的方法 | 第30-31页 |
| ·基于距离划分的方法 | 第31-35页 |
| ·实例比较三种离散化 | 第35-36页 |
| ·关联规则的评价标准 | 第36-39页 |
| ·客观度量 | 第36-38页 |
| ·主观度量 | 第38-39页 |
| 3 Weka平台下的关联规则与聚类 | 第39-52页 |
| ·weka.associations包结构分析 | 第39-42页 |
| ·继承Associatior基类的类 | 第39-40页 |
| ·继承ItemSet基类的类 | 第40页 |
| ·weka.associations.tertius子包的结构分析 | 第40-42页 |
| ·Weka平台下Apriori算法的设计与实现 | 第42-44页 |
| ·Apriori类的参数说明 | 第42-43页 |
| ·Apriori.java类的步骤 | 第43-44页 |
| ·weka.clusterers包结构分析 | 第44-50页 |
| ·Weka平台下SimpleKMeans算法的设计与实现 | 第50-52页 |
| ·SimpleKMeans.java类的参数说明 | 第50-51页 |
| ·SimpleKMeans.java类的步骤 | 第51-52页 |
| 4 基于动态离散化的关联规则挖掘算法及其评价标准 | 第52-68页 |
| ·后件数值型关联规则的评价 | 第52-53页 |
| ·由前往后挖掘算法:ARClusterer算法 | 第53-59页 |
| ·ARClusterer算法思想 | 第53-56页 |
| ·ARClusterer算法的实现 | 第56-59页 |
| ·由后往前挖掘算法:Ahead算法 | 第59-68页 |
| ·Ahead算法思想 | 第60-63页 |
| ·Ahead算法的实现 | 第63-68页 |
| 5 实验及结果 | 第68-77页 |
| ·实验方式 | 第68页 |
| ·实验结果及分析 | 第68-77页 |
| 6 结论 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-84页 |
| 作者简历 | 第84-86页 |
| 学位论文数据集 | 第86页 |