| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-7页 |
| 第一章 概述 | 第7-11页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第7-8页 |
| ·决策树挖掘国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·论文主要内容和章节结构 | 第9-11页 |
| 第二章 相关技术概述 | 第11-20页 |
| ·数据挖掘简介 | 第11-14页 |
| ·决策树方法概述 | 第14-18页 |
| ·基于粗糙集的决策树算法实现 | 第18-20页 |
| 第三章 基于信息论的决策树算法 | 第20-28页 |
| ·ID3算法 | 第20-25页 |
| ·C4.5和CART的决策树算法分析 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 ID3算法改进与验证 | 第28-33页 |
| ·ID3算法的优缺点 | 第28页 |
| ·介绍泰勒公式 | 第28-30页 |
| ·简化熵的计算 | 第30-31页 |
| ·用加权方法简化信息熵的值来克服多值偏向问题 | 第31-33页 |
| 第五章 实验对比结果 | 第33-42页 |
| ·具体事例对比 | 第33-37页 |
| ·改进ID3算法的验证 | 第37-39页 |
| ·改进ID3算法的优势 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第六章 论文总结和展望 | 第42-43页 |
| ·论文总结 | 第42页 |
| ·论文展望 | 第42-43页 |
| 致谢 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-46页 |