数据挖掘技术在出租车交通事故分析中的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·出租车在城市交通中的地位 | 第9页 |
| ·出租车交通事故国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·系统开发的必要性 | 第10-11页 |
| ·采用数据挖掘技术的意义 | 第11-12页 |
| ·论文的主要内容 | 第12页 |
| ·本文的结构 | 第12-13页 |
| 第2章 数据挖掘简介 | 第13-27页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第13页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第14-15页 |
| ·关联规则挖掘 | 第15-19页 |
| ·关联规则的算法及演化 | 第16-18页 |
| ·多维多层的关联规则 | 第18-19页 |
| ·聚类分析概述 | 第19-20页 |
| ·数据预处理 | 第20-23页 |
| ·数据预处理基本过程 | 第20-21页 |
| ·数据转换与清理 | 第21-22页 |
| ·数据集成 | 第22页 |
| ·数据变换 | 第22页 |
| ·数据归约 | 第22-23页 |
| ·数据挖掘应用和存在问题 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-27页 |
| 第3章 需求分析与系统设计 | 第27-35页 |
| ·交通事故分析系统的需求分析 | 第27-28页 |
| ·系统设计 | 第28-34页 |
| ·系统结构 | 第28-30页 |
| ·系统功能设计 | 第30-32页 |
| ·系统实施方案 | 第32-33页 |
| ·数据库设计 | 第33-34页 |
| ·系统配置 | 第34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 交通事故的聚类分析 | 第35-43页 |
| ·用于聚类分析的数据预处理 | 第35-36页 |
| ·数据清理方法 | 第35页 |
| ·噪声数据方法 | 第35-36页 |
| ·数据归约方法 | 第36页 |
| ·基于属性聚类的应用 | 第36-41页 |
| ·单属性聚类分析 | 第38-39页 |
| ·多属性聚类分析 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第5章 交通事故的关联规则发现 | 第43-51页 |
| ·Apriori算法介绍 | 第43页 |
| ·经典的发现频繁项目集算法 | 第43-44页 |
| ·关联规则生成算法 | 第44-46页 |
| ·算法改进思想 | 第46-48页 |
| ·改进的Apriori算法正确性证明 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第6章 出租车交通事故分析系统的实现 | 第51-61页 |
| ·聚类分析的实现 | 第51-55页 |
| ·实现的关键技术 | 第51-54页 |
| ·聚类分析的实现 | 第54-55页 |
| ·关联规则的实现 | 第55-59页 |
| ·挖掘工作的指导意义 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第7章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·本文工作的总结 | 第61页 |
| ·进一步的工作 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
