| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 插图索引 | 第9-10页 |
| 表格索引 | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-22页 |
| ·研究背景与意义 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘技术的理论与发展 | 第12-17页 |
| ·数据挖掘的目标和主要研究内容 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘的理论与技术 | 第13-16页 |
| ·数据挖掘的应用领域与发展前景 | 第16-17页 |
| ·与本课题有关的国内外研究进展 | 第17-20页 |
| ·关联分类技术的发展 | 第17-20页 |
| ·关联分类存在的问题 | 第20页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第20页 |
| ·本文的组织 | 第20-22页 |
| 第二章 有关的术语及形式化描述 | 第22-29页 |
| ·关联规则与关联分类规则描述 | 第22-23页 |
| ·基本概念 | 第22-23页 |
| ·分类问题描述 | 第23-25页 |
| ·分类挖掘的概念 | 第23页 |
| ·分类的步骤 | 第23-24页 |
| ·分类规则质量评价函数 | 第24页 |
| ·分类模型的评价方法 | 第24-25页 |
| ·粗糙集理论 | 第25-28页 |
| ·搜索全部的关联规则是NP难问题 | 第28页 |
| ·小结 | 第28-29页 |
| 第三章 关联分类挖掘算法 | 第29-38页 |
| ·关联分类挖掘算法的描述 | 第29页 |
| ·基于关联的分类算法CBA | 第29-31页 |
| ·算法CBA-RG(Classification Based on Association-Rule Generator) | 第30页 |
| ·算法CBA-CB(Classification Based on Assoeiation-Classifier Building) | 第30-31页 |
| ·基于多维类关联规则的精确、有效分类算法CMAR | 第31-35页 |
| ·生成分类关联规则集 | 第31-33页 |
| ·规则存储 | 第33-35页 |
| ·规则剪枝 | 第35页 |
| ·关联分类的研究重点 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于属性重要性的关联分类挖掘算法 | 第38-45页 |
| ·CBA算法分析 | 第38-39页 |
| ·基于属性重要性的关联分类算法 | 第39-44页 |
| ·挖掘类别关联规则 | 第39-40页 |
| ·分类器的构造 | 第40-42页 |
| ·示例说明和算法分析 | 第42-44页 |
| ·结束语 | 第44-45页 |
| 第五章 关联分类在医学图像数据挖掘中的应用 | 第45-53页 |
| ·医学图像数据挖掘 | 第45页 |
| ·现有的医学图像分类算法 | 第45-47页 |
| ·改进的医学图像关联分类算法 | 第47-51页 |
| ·数据清洗及特征提取 | 第47-49页 |
| ·改进算法的基本原理 | 第49页 |
| ·改进算法的基本过程和实现 | 第49-51页 |
| ·实验与分析 | 第51-52页 |
| ·结束语 | 第52-53页 |
| 总结与展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第61页 |