决策树算法在GIS中的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究的背景和意义 | 第9-11页 |
| ·研究的背景 | 第9-10页 |
| ·研究目的及意义 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-12页 |
| ·决策树算法的研究现状 | 第11-12页 |
| ·地理信息系统的发展现状 | 第12页 |
| ·课题的提出 | 第12-13页 |
| ·课题的主要工作 | 第13页 |
| ·论文结构组织 | 第13-15页 |
| 第2章 数据挖掘与分类预测 | 第15-25页 |
| ·数据挖掘概述 | 第15-18页 |
| ·数据挖掘及知识发现的相关概念 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘基本算法 | 第16-18页 |
| ·数据挖掘系统 | 第18-19页 |
| ·空间数据挖掘 | 第19-20页 |
| ·分类和预测理论概述 | 第20-21页 |
| ·几种常见的分类预测算法 | 第21-24页 |
| ·支持矢量机概述 | 第21页 |
| ·贝叶斯理论概述 | 第21-22页 |
| ·神经网络算法概述 | 第22-23页 |
| ·决策树算法 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 决策树模型设计和算法研究 | 第25-47页 |
| ·决策树分类算法概述 | 第25-27页 |
| ·决策树的构造 | 第27-28页 |
| ·决策树的简化 | 第28-32页 |
| ·预剪枝 | 第29-30页 |
| ·后剪枝 | 第30-31页 |
| ·剪枝的优化原则 | 第31-32页 |
| ·决策树的性能评价 | 第32页 |
| ·常见的决策树算法实现 | 第32-44页 |
| ·CLS 算法 | 第33-35页 |
| ·ID3 算法 | 第35-41页 |
| ·C4.5 算法 | 第41-44页 |
| ·决策树算法比较分析 | 第44页 |
| ·决策树中常见问题分析 | 第44-46页 |
| ·决策树中最优化问题 | 第44-45页 |
| ·决策树中属性值空缺问题处理 | 第45页 |
| ·决策树中连续属性值得处理 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 决策树算法在 GIS 中的研究 | 第47-65页 |
| ·地理信息系统的基本概念 | 第47-48页 |
| ·信息与数据 | 第47页 |
| ·空间数据与地图 | 第47-48页 |
| ·地理信息与地学信息 | 第48页 |
| ·信息系统和地理信息系统 | 第48页 |
| ·空间数据结构 | 第48-49页 |
| ·栅格数据结构 | 第48-49页 |
| ·矢量数据 | 第49页 |
| ·空间数据管理 | 第49-51页 |
| ·数据模型 | 第49-51页 |
| ·建立宜耕性模型 | 第51-53页 |
| ·数据处理 | 第53-55页 |
| ·建立土地宜耕性决策树 | 第55-59页 |
| ·宜耕性决策树的程序实现 | 第59-64页 |
| ·决策树算法平台 | 第59-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第5章 总结与展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |
| 在攻读硕士研究生期间发表的论文 | 第69-70页 |
| 个人简历 | 第70页 |
