| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-16页 |
| ·研究的背景和意义 | 第7页 |
| ·数据挖掘相关知识 | 第7-11页 |
| ·数据挖掘的基本概念 | 第7-8页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第8-9页 |
| ·数据挖掘过程 | 第9-10页 |
| ·数据挖掘的发展趋势 | 第10-11页 |
| ·数据挖掘在中医学领域的应用现状分析 | 第11-14页 |
| ·医学数据特点 | 第11-12页 |
| ·医学数据挖掘技术要求 | 第12页 |
| ·数据挖掘在中医学领域的应用方向分析 | 第12-14页 |
| ·数据挖掘在中医学领域应用展望 | 第14页 |
| ·论文的研究内容和结构 | 第14-16页 |
| 2 关联规则应用研究 | 第16-25页 |
| ·应用背景 | 第16页 |
| ·关联规则的基本概念 | 第16-17页 |
| ·关联规则算法分析 | 第17-19页 |
| ·Apriori算法 | 第17-18页 |
| ·FP-Growth算法 | 第18-19页 |
| ·基于FP-Growth算法的中医临床经验挖掘 | 第19-24页 |
| ·数据采集与预处理 | 第19-22页 |
| ·挖掘过程及结果分析 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 3 基于遗传算法的正相关关联规则应用研究 | 第25-38页 |
| ·相关分析的引入 | 第25-26页 |
| ·遗传算法的基本理论 | 第26-28页 |
| ·基本遗传算法 | 第26-28页 |
| ·遗传算法特点 | 第28页 |
| ·事务数据库位矩阵 | 第28-31页 |
| ·基于遗传算法的正相关关联规则挖掘算法 | 第31-35页 |
| ·遗传算法用于关联规则挖掘的基本思想 | 第31-32页 |
| ·算法分析与设计 | 第32-35页 |
| ·基于遗传算法的正相关关联规则挖掘算法挖掘中医临床经验 | 第35-37页 |
| ·数据准备 | 第35页 |
| ·测试结果及分析 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 4 决策树学习算法应用研究 | 第38-56页 |
| ·应用背景 | 第38页 |
| ·决策树分类概述 | 第38-39页 |
| ·决策树学习算法研究 | 第39-43页 |
| ·ID3算法 | 第39-41页 |
| ·C4.5算法 | 第41-43页 |
| ·决策树的剪枝与优化方法研究 | 第43-44页 |
| ·C4.5算法应用实例分析 | 第44-49页 |
| ·基于 C4.5算法的中医辨证分类 | 第49-55页 |
| ·数据预处理 | 第49-50页 |
| ·C4.5算法构建决策树 | 第50-53页 |
| ·规则提取与分析 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 5 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·所做工作的总结 | 第56页 |
| ·工作展望 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 附录 | 第62-64页 |