数据挖掘领域中若干预处理方法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-10页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 本文主要研究内容及结构 | 第9-10页 |
| 第2章 相关概念介绍 | 第10-18页 |
| 2.1 粗糙集理论及相关概念 | 第10-11页 |
| 2.2 信息论基础 | 第11-12页 |
| 2.2.1 信息论基本概念 | 第11-12页 |
| 2.2.2 信息论知识对离散化的描述 | 第12页 |
| 2.3 决策树知识及方法评价指标 | 第12-13页 |
| 2.4 属性约简主要方法 | 第13-15页 |
| 2.4.1 基于差别矩阵的属性约简方法 | 第13-14页 |
| 2.4.2 基于信息熵的属性约简方法 | 第14-15页 |
| 2.4.3 基于正域的属性约简方法 | 第15页 |
| 2.5 连续属性离散化方法分类及评价 | 第15-18页 |
| 2.5.1 离散化方法分类 | 第15-16页 |
| 2.5.2 各离散化方法分析 | 第16-18页 |
| 第3章 粗糙集的属性约简 | 第18-26页 |
| 3.1 属性约简描述 | 第18页 |
| 3.2 基于强化正域的属性约简方法PEPR | 第18-23页 |
| 3.2.1 强化正域概念 | 第18-20页 |
| 3.2.2 PEPR方法 | 第20-21页 |
| 3.2.3 算例对比 | 第21-23页 |
| 3.3 实验与结果 | 第23-24页 |
| 3.4 本章小结 | 第24-26页 |
| 第4章 连续属性离散化 | 第26-48页 |
| 4.1 离散化描述 | 第26-29页 |
| 4.1.1 离散化定义 | 第26-27页 |
| 4.1.2 离散化最优化表示 | 第27-29页 |
| 4.2 基于遗传算法的离散化方法 | 第29-37页 |
| 4.2.1 遗传算法简介 | 第29-30页 |
| 4.2.2 适应度函数设计 | 第30-33页 |
| 4.2.3 编码与参数设计 | 第33-35页 |
| 4.2.4 算例对比 | 第35-37页 |
| 4.3 实验与结果 | 第37-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 总结和展望 | 第48-50页 |
| 5.1 总结 | 第48-49页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 附录A 发表和即将发表学术论文 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
