关联分析在中医数据挖掘中的应用研究
| 中文摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-12页 |
| 1 绪论 | 第12-15页 |
| ·论文背景 | 第12-13页 |
| ·研究目标 | 第13-14页 |
| ·论文结构安排 | 第14-15页 |
| 2 数据挖掘综述 | 第15-31页 |
| ·数据挖掘与知识发现 | 第15-19页 |
| ·KDD定义及步骤 | 第15-17页 |
| ·国内外发展现状及应用 | 第17-19页 |
| ·数据挖掘中的基本概念 | 第19页 |
| ·数据集 | 第19页 |
| ·模式 | 第19页 |
| ·挖掘前的数据预处理 | 第19-22页 |
| ·数据预处理的重要性 | 第19-20页 |
| ·数据预处理的定义 | 第20页 |
| ·数据预处理的内容 | 第20-22页 |
| ·数据挖掘方法 | 第22-30页 |
| ·概念描述 | 第22-23页 |
| ·关联分析 | 第23页 |
| ·类知识挖掘 | 第23-28页 |
| ·预测型知识挖掘 | 第28-29页 |
| ·特异型知识挖掘 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 3 关联规则挖掘基础 | 第31-53页 |
| ·关联规则基本概念 | 第31-34页 |
| ·关联规则挖掘的提出 | 第31-32页 |
| ·什么是关联规则 | 第32-33页 |
| ·关联挖掘分类 | 第33-34页 |
| ·单维布尔型关联挖掘 | 第34-46页 |
| ·经典Apriori算法 | 第35-39页 |
| ·2 Apriori的改进 | 第39-41页 |
| ·FP-growth算法 | 第41-45页 |
| ·关联规则的生成 | 第45-46页 |
| ·多层关联挖掘 | 第46-50页 |
| ·多维关联规则 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 4 关联挖掘在中医中的应用及改进 | 第53-69页 |
| ·数据准备 | 第53-58页 |
| ·待研究数据的特点 | 第53页 |
| ·数据清理和集成 | 第53-55页 |
| ·数据变换和规约 | 第55-58页 |
| ·增加关联规则参数 | 第58-60页 |
| ·期望信任度的引入 | 第58-59页 |
| ·由关联分析到相关分析 | 第59页 |
| ·关联规则的4个参数 | 第59-60页 |
| ·Apriori算法及MATLAB程序实现 | 第60-62页 |
| ·冗余规则和冗余消除 | 第60-61页 |
| ·MATLAB程序实现 | 第61-62页 |
| ·FP-growth算法的改进及VC++程序实现 | 第62-66页 |
| ·KEFP-growth算法 | 第63-64页 |
| ·VC++程序实现 | 第64-65页 |
| ·KEFP-growth算法的改进实验分析 | 第65-66页 |
| ·结果分析 | 第66-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 5 结论与展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-72页 |
| 作者简历 | 第72-74页 |
| 学位论文数据集 | 第74页 |
