基于频繁闭项集的关联分类算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-11页 |
| ·课题研究意义 | 第8页 |
| ·数据挖掘的发展和研究现状 | 第8-9页 |
| ·本文的研究目的和研究内容 | 第9-11页 |
| ·本文的研究目的 | 第9-10页 |
| ·本文的研究内容 | 第10-11页 |
| 2 关联规则挖掘 | 第11-21页 |
| ·关联规则概述 | 第11-14页 |
| ·基本概念 | 第11-13页 |
| ·频繁项集VS 频繁闭项集 | 第13页 |
| ·搜索空间和搜索方式 | 第13-14页 |
| ·数据表示方式和支持度计数方式 | 第14页 |
| ·关联规则挖掘过程 | 第14-15页 |
| ·频繁项集算法概述 | 第15-18页 |
| ·Apriori 算法 | 第15-17页 |
| ·频繁模式增长（FP-Growth）算法 | 第17页 |
| ·Eclat 算法 | 第17-18页 |
| ·频繁闭项集算法概述 | 第18-20页 |
| ·A-Close 算法 | 第19页 |
| ·Closet 算法 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 3 分类挖掘 | 第21-26页 |
| ·分类算法概述 | 第21页 |
| ·分类的步骤 | 第21页 |
| ·几种经典的分类算法 | 第21-25页 |
| ·决策树(decision tree)分类算法 | 第22-23页 |
| ·贝叶斯（Bayes）分类算法 | 第23-24页 |
| ·基于关联规则挖掘的分类算法 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 4 关联分类算法 | 第26-33页 |
| ·问题的提出 | 第26-27页 |
| ·基本概念 | 第27页 |
| ·CBA 算法及基本思想 | 第27-30页 |
| ·CBA 算法描述 | 第27页 |
| ·算法CBA-RG | 第27-28页 |
| ·算法CBA-CB | 第28-30页 |
| ·CMAR 算法及基本思想 | 第30-32页 |
| ·CMAR 算法的提出 | 第30-31页 |
| ·CMAR 算法描述 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 5 ACCF:基于频繁闭项集的关联分类算法 | 第33-48页 |
| ·问题的提出 | 第33页 |
| ·相关问题概述 | 第33-37页 |
| ·基本概念 | 第34-37页 |
| ·IT-TREE 基本属性 | 第37页 |
| ·CHARM 算法及其基本思想 | 第37-41页 |
| ·CHARM 算法描述 | 第37-39页 |
| ·算法基本思想 | 第39页 |
| ·算法示例 | 第39-41页 |
| ·由频繁闭项集提取分类规则的算法设计与实现 | 第41-45页 |
| ·挖掘类关联规则 | 第41-42页 |
| ·修剪规则 | 第42-43页 |
| ·避免冗余规则 | 第43-44页 |
| ·算法描述 | 第44-45页 |
| ·评估分类算法的准确率 | 第45页 |
| ·规则的匹配原则 | 第45页 |
| ·分类器的准确率 | 第45页 |
| ·算法试验及结果分析 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 6 总结 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 附录 | 第53页 |
| A.硕士学位期间发表的学术论文 | 第53页 |
| B. 作者在攻读学位期间参加的科研项目 | 第53页 |
