基于信息熵和子空间的离群数据挖掘算法研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| ·数据挖掘 | 第8-12页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第8-10页 |
| ·数据挖掘的分类 | 第10页 |
| ·数据挖掘的任务 | 第10-11页 |
| ·数据挖掘的应用 | 第11-12页 |
| ·目前存在的问题与发展新趋势 | 第12页 |
| ·离群数据挖掘 | 第12-16页 |
| ·基于统计的方法 | 第13页 |
| ·基于深度的方法 | 第13页 |
| ·基于偏离的方法 | 第13页 |
| ·基于距离的方法 | 第13-14页 |
| ·基于密度的方法 | 第14-15页 |
| ·高维离群数据挖掘方法 | 第15页 |
| ·离群数据挖掘当前研究热点 | 第15-16页 |
| ·论文研究内容与组织结构 | 第16-17页 |
| ·研究内容 | 第16页 |
| ·论文组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 信息熵与子空间概述 | 第17-20页 |
| ·信息熵 | 第17-19页 |
| ·基本概念与公式 | 第17-18页 |
| ·信息熵的引入 | 第18页 |
| ·基于信息熵的离群数据挖掘方法研究现状 | 第18-19页 |
| ·子空间 | 第19页 |
| ·小结 | 第19-20页 |
| 第三章 基于信息熵的离群数据挖掘算法 | 第20-29页 |
| ·引言 | 第20-21页 |
| ·相关工作分析 | 第21-22页 |
| ·离群数据挖掘 | 第21-22页 |
| ·信息熵与离群数据 | 第22页 |
| ·信息熵 | 第22-23页 |
| ·基于信息熵的离群数据挖掘算法 | 第23-26页 |
| ·离群数据度量因子 | 第23-24页 |
| ·算法描述 | 第24-25页 |
| ·应用实例分析 | 第25-26页 |
| ·实验分析 | 第26-28页 |
| ·UCI 数据集 | 第26页 |
| ·恒星光谱数据 | 第26-28页 |
| ·小结 | 第28-29页 |
| 第四章 基于特征属性子空间的离群数据挖掘算法 | 第29-38页 |
| ·引言 | 第29-30页 |
| ·相关工作 | 第30-31页 |
| ·离群数据挖掘 | 第30页 |
| ·离群集分析方法 | 第30-31页 |
| ·问题定义和相关概念 | 第31-32页 |
| ·算法 | 第32-35页 |
| ·算法描述 | 第32-33页 |
| ·应用实例分析 | 第33-35页 |
| ·实验分析 | 第35-36页 |
| ·UCI 数据集 | 第35页 |
| ·恒星光谱数据 | 第35-36页 |
| ·小结 | 第36-38页 |
| 第五章 总结与展望 | 第38-39页 |
| ·总结 | 第38页 |
| ·展望 | 第38-39页 |
| 参考文献 | 第39-42页 |
| 致谢 | 第42-43页 |
| 研究生期间发表的文章及参与项目 | 第43-44页 |
