基于FRMI的有序决策树算法及其比较研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·背景知识及研究意义 | 第9-10页 |
| ·有序决策树学习算法的产生、发展与研究现状 | 第10-12页 |
| ·本文的主要内容 | 第12-13页 |
| 第2章 理论基础 | 第13-20页 |
| ·信息论基础 | 第13-14页 |
| ·有序分类学习理论 | 第14-20页 |
| ·单调有序分类 | 第14-15页 |
| ·排序互信息 | 第15-18页 |
| ·模糊有序互信息 | 第18-20页 |
| 第3章 基于信息熵理论的有序决策树 | 第20-26页 |
| ·有序熵与模糊有序熵的比较 | 第20-22页 |
| ·构造基于模糊有序熵的决策树算法 | 第22-24页 |
| ·性质研究 | 第24-26页 |
| 第4章 有序决策树算法的比较研究 | 第26-30页 |
| ·决策树算法优劣的评价标准 | 第26-27页 |
| ·几种决策树算法简介 | 第27-28页 |
| ·四种决策树算法的分裂属性的选择方法比较 | 第28-30页 |
| ·C4.5 | 第28页 |
| ·RT | 第28-29页 |
| ·REMT | 第29页 |
| ·FREMT | 第29-30页 |
| 第5章 实验比较分析 | 第30-38页 |
| ·实验方法介绍 | 第30-32页 |
| ·树的复杂程度 | 第30-31页 |
| ·分类的准确率 | 第31-32页 |
| ·实验结果比较分析 | 第32-38页 |
| ·树的复杂程度比较 | 第32-33页 |
| ·准确率比较 | 第33-38页 |
| 第6章 结论 | 第38-39页 |
| 参考文献 | 第39-42页 |
| 致谢 | 第42-43页 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 | 第43页 |
