分类中基于粗糙集理论的决策树算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| ·研究的背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-17页 |
| ·离散化方法的研究现状 | 第11-13页 |
| ·属性约简方法的研究现状 | 第13-15页 |
| ·决策树的研究现状 | 第15-17页 |
| ·存在的主要问题 | 第17-18页 |
| ·课题的主要研究内容 | 第18页 |
| ·本文的结构安排 | 第18-20页 |
| 第2章 分类算法中连续属性离散化方法 | 第20-31页 |
| ·引言 | 第20-21页 |
| ·问题的定义与描述 | 第21页 |
| ·连续属性离散化算法分析比较 | 第21-27页 |
| ·离散化算法优劣的评价标准 | 第22页 |
| ·单变量连续属性离散化 | 第22-25页 |
| ·多变量连续属性离散化 | 第25-27页 |
| ·基于序列区间的连续属性离散化算法 | 第27-30页 |
| ·SISA 算法描述 | 第27-28页 |
| ·实例分析 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 分类算法中基于差别矩阵的属性约简方法 | 第31-42页 |
| ·引言 | 第31-32页 |
| ·问题的定义与描述 | 第32-36页 |
| ·问题的提出 | 第32-34页 |
| ·问题的定义与描述 | 第34-36页 |
| ·基于决策表的数据简化 | 第36-37页 |
| ·DS 算法描述 | 第36-37页 |
| ·DS 算法分析 | 第37页 |
| ·基于差别矩阵的属性约简 | 第37-39页 |
| ·SDMAR 算法描述 | 第38页 |
| ·SDMAR 算法效率分析 | 第38-39页 |
| ·实例分析 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 分类算法中基于协同进化的决策树算法 | 第42-54页 |
| ·引言 | 第42-43页 |
| ·问题定义与描述 | 第43-47页 |
| ·协同进化算法 | 第47-49页 |
| ·合作型协同进化算法 | 第47页 |
| ·竞争型协同进化算法 | 第47-48页 |
| ·协同进化算法的特点 | 第48-49页 |
| ·基于协同进化的决策树算法 | 第49-52页 |
| ·ICEDT 算法描述 | 第49-50页 |
| ·实例分析 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 第5章 算法实现及实验分析 | 第54-60页 |
| ·引言 | 第54页 |
| ·SISA 算法的实验 | 第54-58页 |
| ·实验数据设置 | 第54-55页 |
| ·实验环境设置 | 第55页 |
| ·实验步骤 | 第55页 |
| ·实验结果及分析 | 第55-58页 |
| ·ICEDT 算法的实验 | 第58-59页 |
| ·实验数据设置 | 第58页 |
| ·实验环境设置 | 第58-59页 |
| ·实验结果及分析 | 第59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 作者简介 | 第68页 |
