基于决策树的分类算法研究

中文摘要	第1-5页
Abstract	第5-7页
目录	第7-9页
第一章 绪论	第9-13页
·研究背景及意义	第9-10页
·国内外研究现状及进展	第10-11页
·论文组织结构	第11-12页
·本章小结	第12-13页
第二章 决策树分类算法	第13-25页
·决策树方法的介绍	第13-18页
·决策树的结构	第13-14页
·决策树的基本思想	第14-16页
·决策树学习的工作过程	第16-17页
·决策树学习的适用问题	第17-18页
·ID3算法的基本原理	第18-19页
·常见决策树算法	第19-23页
·决策树算法分析总结	第23-24页
·本章小结	第24-25页
第三章 算法的分析及改进	第25-42页
·ID3算法的分析	第25-28页
·ID3算法流程	第25-27页
·ID3算法的评价	第27-28页
·决策树模型的建立	第28-31页
·决策树的生成	第28-31页
·分类规则的提取	第31页
·算法的改进	第31-36页
·算法改进的理论基础	第31-34页
·ID3算法的改进	第34-36页
·示例	第36-41页
·改进的简化熵算法	第36-37页
·改进的简化熵权算法	第37-40页
·改进后的算法提取的分类规则	第40-41页
·本章小结	第41-42页
第四章 实验分析	第42-51页
·实验结果	第42-47页
·生成的决策树分析	第42-44页
·分类规则的分析	第44-47页
·性能分析	第47-49页
·本章小结	第49-51页
第五章 总结与展望	第51-52页
参考文献	第52-56页
硕士在学期间发表的论文及专业书籍	第56-57页
致谢	第57页