一种改进的粗糙集方法在数据挖掘中的应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·研究的目的和意义 | 第7-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·本文的主要研究工作与内容安排 | 第10-11页 |
| 第二章 数据挖掘概述 | 第11-16页 |
| ·数据挖掘的定义及其特点 | 第11页 |
| ·数据挖掘同知识发现的比较 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘与联机分析处理(OLAP)的比较 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘的方法 | 第13-14页 |
| ·知识的分类 | 第14页 |
| ·数据挖掘的步骤 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘系统 | 第15-16页 |
| 第三章 粗糙集基本理论 | 第16-25页 |
| ·知识与分类 | 第16-17页 |
| ·不精确范畴、近似与粗糙集 | 第17-19页 |
| ·知识约简与知识的依赖性 | 第19-21页 |
| ·知识表达系统与决策表 | 第21-22页 |
| ·区分矩阵与区分函数 | 第22-25页 |
| 第四章 属性约简算法及数据挖掘系统 | 第25-40页 |
| ·系统设计 | 第25-26页 |
| ·属性约简算法的讨论 | 第26-32页 |
| ·基本算法-基于区分矩阵和逻辑运算 | 第27-28页 |
| ·基于特征矩阵的决策表约简 | 第28-30页 |
| ·基于属性重要性和频度的启发式约简算法 | 第30-31页 |
| ·基于遗传算法的约简算法 | 第31页 |
| ·基于扩展法则的约简算法及动态约简 | 第31-32页 |
| ·改进的属性约简算法及其实现 | 第32-36页 |
| ·相对差异比较表 | 第32-33页 |
| ·属性约简的改进算法 | 第33-34页 |
| ·属性约简的判定算法 | 第34-35页 |
| ·属性的值约简算法 | 第35-36页 |
| ·一个小例子 | 第36-40页 |
| 第五章 开发环境与应用软件介绍 | 第40-45页 |
| ·Visual C++ 6.0简介 | 第40-42页 |
| ·C++语言特点 | 第40-41页 |
| ·Visual C++ 6.0集成开发环境 | 第41-42页 |
| ·面向对象的程序设计 | 第42-43页 |
| ·ROSSETA软件简介 | 第43-45页 |
| 第六章 算法实现及其在ROSSETA系统中的集成 | 第45-53页 |
| ·相对差异比较表的算法实现 | 第45-47页 |
| ·属性约简的改进算法的具体实现 | 第47-49页 |
| ·属性约简的判定算法的实现 | 第49页 |
| ·值约简的算法实现 | 第49-52页 |
| ·属性约简算法在ROSSETA系统中的集成 | 第52-53页 |
| 第七章 实例分析 | 第53-59页 |
| ·用于分析的数据集简介 | 第53-56页 |
| ·预处理 | 第56-57页 |
| ·属性约简及规则提取 | 第57-58页 |
| ·结论 | 第58-59页 |
| 第八章 结论与展望 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
