关联分类算法的若干研究与改进

中文摘要	第1-4页
Abstract	第4-8页
第一章 绪论	第8-11页
·选题依据	第8-9页
·本文主要研究内容与创新点	第9-10页
·本文的主要研究内容	第9-10页
·本文的创新点	第10页
·本文结构	第10-11页
第二章 关联分类概述及研究现状	第11-21页
·关联分类的提出	第11-12页
·关联分类的起源：关联规则挖掘	第11页
·关联分类的提出	第11-12页
·关联分类的概念	第12-15页
·关联分类的相关定义	第12-13页
·最早的关联分类模型 CBA	第13-15页
·关联分类存在的问题	第15-17页
·关联分类的搜索空间	第15-16页
·关联分类的规则选择	第16-17页
·关联分类的主要算法	第17-20页
·CMAR	第18页
·CPAR	第18页
·L3 算法	第18-19页
·DDPMine 算法	第19-20页
·MMAC	第20页
·小结	第20-21页
第三章 一种基于压缩规则预测的关联分类方法	第21-32页
·引言	第21页
·压缩规则	第21-23页
·基于压缩规则预测的改进关联分类算法	第23-30页
·基于压缩规则预测的改进 L3 算法	第23-25页
·基于压缩规则预测的改进 DDPMine 算法	第25-30页
·小结	第30-32页
第四章 一种基于正负类信息增益评价的关联分类算法	第32-39页
·引言	第32页
·模式信息增益	第32-33页
·基于正负类评价的关联分类算法	第33-37页
·正负类信息熵的提出	第33-34页
·正负类信息熵合理性证明	第34-35页
·zFDDPMine 算法	第35-37页
·实验与结果分析	第37-38页
·实验环境及数据集	第37页
·实验结果及分析	第37-38页
·小结	第38-39页
第五章 总结与展望	第39-41页
·本文的工作总结	第39-40页
·展望及进一步工作	第40-41页
参考文献	第41-44页
致谢	第44-45页
个人简历、在校期间的研究成果及发表的学术论文	第45页