不确定数据上的关联分类器

摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-11页
第一章 绪论	第11-20页
·研究目的与意义	第11-12页
·不确定数据挖掘的研究现状	第12-17页
·不确定数据上的分类分析	第12-15页
·不确定数据上的聚类分析	第15页
·不确定数据上的孤立点检测	第15-16页
·不确定数据上的频繁模式挖掘	第16-17页
·研究的主要内容及方法	第17-19页
·研究主要内容及目标	第17-18页
·研究方法	第18-19页
·论文的组织结构	第19-20页
第二章 分类分析及相关概述	第20-32页
·不确定数据概述	第20-21页
·可能世界模型	第21-23页
·相关工作	第23-31页
·基于决策树的分类	第24页
·基于关联规则的分类	第24-27页
·不确定数据上的分类	第27-31页
·本章小结	第31-32页
第三章 不确定数据上的关联分类	第32-46页
·基本概念及相关定义	第32-35页
·不确定数据上的关联分类器	第35-40页
·规则构造算法	第35-37页
·构建分类器	第37-38页
·多规则分类算法	第38-40页
·不确定数据上的关联规则挖掘举例	第40-45页
·本章小结	第45-46页
第四章 实验结果与分析	第46-54页
·不确定数据的获取	第47页
·uCBA 算法在不确定数据上的性能表现	第47-51页
·coverThreshold 参数分析	第51-52页
·uCBA 分类器的时空分析	第52-53页
·本章小结	第53-54页
第五章 结论与展望	第54-56页
·结论	第54-55页
·展望	第55-56页
参考文献	第56-62页
致谢	第62-63页
作者简介	第63页