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决策树分类算法的改进及其应用研究

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第一章 绪论第10-17页
 第一节 课题研究背景第10-11页
 第二节 国内外相关课题研究现状第11-15页
  一、国外决策树方法发展历程第11-13页
  二、国内决策树方法研究现状第13-15页
 第三节 课题研究内容及意义第15-16页
 第四节 论文组织结构第16-17页
第二章 数据挖掘与决策树方法第17-30页
 第一节 数据挖掘综述第17-24页
  一、数据挖掘的概念第17-18页
  二、数据挖掘的分类第18-19页
  三、数据挖掘的特点第19-20页
  四、数据挖掘的步骤第20-22页
  五、数据挖掘技术和方法第22-24页
 第二节 决策树方法第24-29页
  一、决策树的基本概念第24-25页
  二、决策树的表示形式第25页
  三、决策树的生成原理第25-27页
  四、决策树的剪枝处理第27-28页
  五、提取决策规则第28-29页
 第三节 本章小结第29-30页
第三章 ID3 算法的研究与优化方案第30-41页
 第一节 ID3 算法的研究第30-36页
  一、ID3 算法的基本原理第30-31页
  二、ID3 算法描述第31-32页
  三、ID3 算法实例第32-36页
 第二节 ID3 算法的分析第36-39页
  一、ID3 算法的优缺点第36-38页
  二、ID3 改进算法分析第38-39页
 第三节 ID3 算法的优化方案第39-40页
 第四节 本章小结第40-41页
第四章 ID3 算法的优化第41-59页
 第一节 优化算法的理论支持第41-46页
  一、简化算法理论基础第41-43页
  二、多值偏向理论分析第43-46页
 第二节 ID3 优化算法研究第46-51页
  一、ID3 简化算法第46-48页
  二、ID3 改进算法第48-51页
 第三节 ID3 优化算法实例分析第51-58页
  一、ID3 简化算法分析第51-55页
  二、ID3 改进算法分析第55-58页
 第四节 本章小结第58-59页
第五章 ID3 优化算法在学员续费决策问题中的应用第59-66页
 第一节 需求分析第59-60页
 第二节 问题定义第60-61页
 第三节 数据准备工作第61-63页
 第四节 建立分类模型第63-64页
 第五节 提取规则和预测未来第64-65页
 第六节 本章小结第65-66页
第六章 总结与展望第66-68页
 第一节 论文工作总结第66-67页
 第二节 后续工作展望第67-68页
参考文献第68-72页
致谢第72-73页
本人在读期间发表的研究成果第73页

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