| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| ·研究背景 | 第8-11页 |
| ·数据库知识发现 | 第8-9页 |
| ·数据挖掘 | 第9-11页 |
| ·研究意义 | 第11-12页 |
| ·连续属性离散化研究的发展和现状 | 第12-14页 |
| ·主要研究内容 | 第14页 |
| ·论文的组织结构 | 第14-15页 |
| 2 粗糙集理论及其应用 | 第15-21页 |
| ·粗糙集理论的提出和基本思想以及应用 | 第15-17页 |
| ·粗糙集理论的提出 | 第15页 |
| ·粗糙集理论的基本思想 | 第15-16页 |
| ·粗糙集理论特点及应用 | 第16-17页 |
| ·粗糙集相关定义介绍 | 第17-18页 |
| ·知识约简 | 第18-19页 |
| ·决策表 | 第19-21页 |
| 3 连续属性离散化 | 第21-28页 |
| ·连续属性离散化的任务和问题描述 | 第21-22页 |
| ·连续属性离散化的任务 | 第21页 |
| ·连续属性离散化的问题描述 | 第21-22页 |
| ·离散化结果评价标准 | 第22-23页 |
| ·离散化算法分类 | 第23-25页 |
| ·几种主要的离散化算法 | 第25-28页 |
| 4 一种基于连续属性离散化和粗糙集理论的数据约简方法 | 第28-44页 |
| ·引言 | 第28-29页 |
| ·知识表达系统 | 第29-30页 |
| ·不一致率 | 第30-31页 |
| ·粗糙集相关概念 | 第31-32页 |
| ·Chi2相关算法基础知识 | 第32-33页 |
| ·Rectified Chi2算法 | 第33页 |
| ·改进的数据约简方法(RS-D) | 第33-37页 |
| ·属性约简 | 第33-37页 |
| ·RS-D数据约简方法 | 第37页 |
| ·实验与结果分析 | 第37-44页 |
| ·实验中用到的分类工具C4.5和SVM介绍 | 第37-39页 |
| ·实验与结果分析 | 第39-44页 |
| 5 一种基于改进自由度的离散化方法 | 第44-47页 |
| ·卡方分布 | 第44页 |
| ·Extended Chi2算法 | 第44-45页 |
| ·对自由度的改进 | 第45页 |
| ·实验与结果分析 | 第45-47页 |
| 结论 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-54页 |