数据挖掘中一种基于遗传算法改进的ID3算法
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| ·本课题的研究背景和意义 | 第8页 |
| ·国际国内研究现状及进展 | 第8-10页 |
| ·本文的研究内容和目标 | 第10页 |
| ·本文的组织结构 | 第10-11页 |
| 第二章 数据挖掘的理论研究 | 第11-18页 |
| ·数据挖掘定义和三大技术支柱 | 第11页 |
| ·数据挖掘分类 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘方法简介 | 第12-18页 |
| 第三章 基本ID3 算法及遗传算法 | 第18-28页 |
| ·CLS(概念学习系统)一般学习算法 | 第18-20页 |
| ·信息论在决策树学习中的意义及应用 | 第20-21页 |
| ·传统ID3 学习算法 | 第21-22页 |
| ·其它改进ID3 算法介绍 | 第22-25页 |
| ·遗传算法简介 | 第25-28页 |
| 第四章 基于遗传算法的ID3 算法 | 第28-37页 |
| ·基于遗传算法的ID3 算法 | 第28-32页 |
| ·基于遗传算法的ID3 算法中的ID3 算法 | 第28页 |
| ·ID3 算法的伪码 | 第28-29页 |
| ·基于遗传算法的ID3 算法中的遗传算法 | 第29页 |
| ·遗传算法中的选择算法 | 第29-30页 |
| ·选择算法的伪码 | 第30-31页 |
| ·遗传算法中的交叉算法 | 第31-32页 |
| ·基于遗传算法的ID3 算法 | 第32-33页 |
| ·算法的基本思路 | 第32-33页 |
| ·算法的伪码 | 第33页 |
| ·算法的理论分析 | 第33-37页 |
| ·过度拟合现象的原因 | 第33-34页 |
| ·基于遗传算法的ID3 算法的分析 | 第34-37页 |
| 第五章 实验系统的设计与结果分析 | 第37-48页 |
| ·实验系统的设计 | 第37-45页 |
| ·系统中的数据结构 | 第37-38页 |
| ·实验系统中用到的类 | 第38-39页 |
| ·实验系统中用到的函数 | 第39-45页 |
| ·实验数据的来源 | 第45-46页 |
| ·实验及结果分析 | 第46-47页 |
| ·实验参数的说明 | 第46页 |
| ·实验的结果 | 第46-47页 |
| ·算法的展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 附录 A 攻读学位其间发表的论文 | 第52页 |
