基于EP的多分类器表决分类算法

第一章 绪论	第1-13页
·数据挖掘的概况	第8-9页
·数据挖掘算法的研究及应用概况	第9-11页
·本文的内容与组织	第11-13页
第二章 分类	第13-24页
·分类概念	第13-14页
·分类的基本技术	第14-20页
·分类模型的评估	第20-23页
·小结	第23-24页
第三章 EP和基于EP的分类算法	第24-33页
·显露模式	第24-28页
·EP的概念	第24-26页
·EP的挖掘	第26-28页
·基于EP的分类算法	第28-32页
·CAEP	第29-30页
·JEP-Classifier	第30页
·DeEPs	第30-31页
·BCEP	第31-32页
·小结	第32-33页
第四章 组合分类方法	第33-38页
·基本概念	第33-34页
·装袋	第34-35页
·提升	第35-37页
小结	第37-38页
第五章 基于EP的多分类器表决分类算法	第38-53页
·基于EP的多分类器表决分类算法思想的提出	第38-40页
·基分类器的构造-CEEP算法	第40-47页
·选择eEP的优点	第41-42页
·eEP的挖掘	第42-44页
·使用eEP分类	第44-45页
·最小支持度和最小增长率阈值的确定	第45-47页
·eEP分类器的构造与使用	第47页
·CEEP算法的评估	第47页
·多分类器表决分类算法	第47-52页
·多个基分类器的产生方式	第48-49页
·多分类器的表决方式	第49-51页
·CVCEEP的算法的描述	第51-52页
·小结	第52-53页
第六章 实验结果及其分析	第53-62页
·CEEP算法实验结果与分析	第53-56页
·CEEP算法的实验结果	第54-55页
·CEEP算法实验数据分析	第55-56页
·CVCEEP算法的实验结果及其分析	第56-61页
·CVCEEP算法的对比实验	第57-58页
·CVCEEP算法性能分析	第58-61页
·小结	第61-62页
结论	第62-63页
致谢	第63-64页
参考文献	第64-69页
附录1: 硕士期间发表学术论文	第69页