数据预处理算法的研究与应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景 | 第9页 |
| ·数据预处理简介 | 第9-10页 |
| ·数据预处理技术研究现状 | 第10-12页 |
| ·数据清洗研究现状 | 第11页 |
| ·数据归约研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文的工作和内容组织 | 第12-13页 |
| 第2章 数据预处理算法 | 第13-22页 |
| ·数据清洗技术 | 第13-15页 |
| ·重复记录清洗 | 第13-15页 |
| ·消除噪声数据 | 第15页 |
| ·数据选样 | 第15-17页 |
| ·简单随机选样 | 第15-16页 |
| ·分层选样 | 第16页 |
| ·逐步向前选样 | 第16-17页 |
| ·数据变换 | 第17-19页 |
| ·简单函数变换 | 第18页 |
| ·规范化 | 第18-19页 |
| ·数据归约 | 第19-22页 |
| ·维归约 | 第19-20页 |
| ·属性选择 | 第20-21页 |
| ·离散化 | 第21-22页 |
| 第3章 缺失值清洗算法研究 | 第22-37页 |
| ·缺失值清洗简介 | 第22-23页 |
| ·忽略不完整数据的缺失值清洗算法 | 第23页 |
| ·基于填充技术的缺失值清洗算法 | 第23-29页 |
| ·采用统计方法清洗缺失值 | 第24页 |
| ·采用分类方法清洗缺失值 | 第24-28页 |
| ·采用关联规则分类清洗缺失值 | 第28-29页 |
| ·基于聚类的缺失值清洗方法 | 第29-37页 |
| ·算法描述 | 第29-32页 |
| ·目标函数及距离度量函数 | 第32页 |
| ·相似度度量方法 | 第32-34页 |
| ·实验结果 | 第34-36页 |
| ·实验结果分析 | 第36-37页 |
| 第4章 数据预处理模块的设计与实现 | 第37-50页 |
| ·数据挖掘试验平台概述 | 第37-40页 |
| ·数据挖掘工具简介 | 第37-38页 |
| ·数据挖掘试验平台 | 第38-40页 |
| ·数据预处理模块的框架结构和设计 | 第40-48页 |
| ·数据预处理模块的框架结构 | 第40-44页 |
| ·数据预处理模块的设计 | 第44-48页 |
| ·数据预处理的操作流程 | 第48页 |
| ·模块的优缺点 | 第48-50页 |
| 第5章 总结 | 第50-52页 |
| ·本文的工作 | 第50-51页 |
| ·进一步的工作 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-61页 |
| 攻读硕士期间发表论文目录 | 第61页 |
