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基于模糊集理论的关联规则研究

摘要第1-4页
Abstract第4-8页
第一章 绪论第8-10页
   ·研究背景第8-9页
   ·拟解决的问题第9-10页
第二章 知识发现与数据挖掘第10-19页
   ·知识发现第10-14页
     ·知识发现的产生背景第10页
     ·知识发现的概念第10-11页
     ·知识发现的过程第11-13页
     ·知识发现的用途第13-14页
   ·数据挖掘第14-19页
     ·数据挖掘技术的提出第14页
     ·数据挖掘研究内容、实质以及面向的领域第14-15页
     ·数据挖掘的功能第15-16页
     ·数据挖掘常用技术第16-17页
     ·数据挖掘的流程第17页
     ·数据挖掘的研究现状第17-19页
第三章 关联规则第19-28页
   ·关联规则的基本概念和挖掘的条件第19-20页
     ·关联规则的基本概念第19-20页
     ·关联规则的挖掘条件第20页
   ·挖掘关联规则的一般步骤第20-21页
   ·关联规则的分类第21页
   ·关联规则挖掘的算法第21-26页
     ·经典的频集挖掘算法第21-25页
     ·抽样及分割算法第25页
     ·多层关联规则挖掘算法第25-26页
     ·采掘多值属性关联规则第26页
     ·基于约束的关联规则第26页
   ·关联规则的研究方向第26-28页
第四章 模糊关联规则第28-35页
   ·模糊理论的介绍第28-30页
     ·模糊集理论的提出第28页
     ·模糊理论中的概念第28-30页
     ·模糊理论与关联规则的结合第30页
   ·模糊关联规则第30-35页
     ·模糊关联规则的提出第30-32页
     ·模糊关联规则的若干定义第32-35页
第五章 模糊关联规则的挖掘算法MFAR第35-44页
   ·模糊关联规则挖掘的步骤第35-36页
     ·隶属函数的确立第35页
     ·事物数据库的转换第35页
     ·挖掘模糊关联规则第35页
     ·规则的解释与评估第35-36页
   ·模糊关联规则挖掘算法MFAR 的介绍第36-38页
   ·模糊关联规则挖掘算法MFAR 的实现---实验系统的设计第38-44页
     ·实验系统的数据源的选取第38页
     ·系统功能结构的初步设计与实现第38-42页
     ·系统说明第42-44页
第六章 实验结果与说明第44-49页
   ·UCI 数据集中iris 上的数据解释第44页
   ·Iris 实验结果说明第44-46页
   ·其他的数据集的实验结果第46-49页
第七章 相关工作第49-51页
   ·模糊技术在其他数据挖掘领域的应用第49页
   ·相关挖掘算法的分析比较第49-51页
第八章 总结与展望第51-53页
   ·工作总结第51页
     ·本文的工作第51页
     ·本文的一些不足第51页
   ·展望第51-53页
参考文献第53-55页
致谢第55-56页
附录 A 攻读硕士期间发表的文章和参加的项目第56页

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