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基于粗集理论的数据挖掘中数据预处理的方法研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-5页
目录第5-6页
第一章 绪论第6-13页
 §1.1 研究的目的和意义第6页
 §1.2 粗糙集理论的应用与发展第6-8页
 §1.3 数据挖掘第8-10页
 §1.4 数据预处理第10-11页
 §1.5 本文的主要研究内容第11-13页
第二章 粗糙集基本理论第13-22页
 §2.1 知识与分类第13-14页
 §2.2 不精确范畴,近似与粗糙集第14-17页
 §2.3 知识约简与知识的依赖性第17-19页
 §2.4 知识表达系统与决策表第19-20页
 §2.5 其它粗集模型第20-22页
第三章 基于粗集的连续属性离散化第22-32页
 §3.1 引言第22页
 §3.2 连续属性的离散化方法第22-25页
 §3.3 连续、离散属性的混合离散化第25-31页
 §3.4 小结第31-32页
第四章 不完备信息系统缺损数据的补齐第32-43页
 §4.1 引言第32页
 §4.2 不完备信息第32-33页
 §4.3 决策表补齐的几种具体方法第33-35页
 §4.4 ROUSTIDA的改进算法第35-42页
 §4.5 小结第42-43页
第五章 结论与展望第43-45页
 §5.1 本文工作总结第43-44页
 §5.2 展望第44-45页
致谢第45-46页
参考文献第46-49页
长春理工大学硕士学位论文原创性声明第49页
长春理工大学学位论文版权使用授权书第49页

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