| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·关联规则挖掘的研究现状及发展 | 第8-12页 |
| ·数据挖掘技术概述 | 第8-10页 |
| ·数据挖掘技术国内外研究现状及发展 | 第10-11页 |
| ·关联规则挖掘国内外研究现状及发展 | 第11-12页 |
| ·课题主要工作、论文组织及可能存在的创新点 | 第12-15页 |
| ·本课题的主要工作 | 第12-13页 |
| ·论文组织 | 第13-14页 |
| ·本文可能存在的创新点 | 第14-15页 |
| 第二章 关联规则挖掘 | 第15-29页 |
| ·关联规则挖掘理论 | 第15-20页 |
| ·概述 | 第15-17页 |
| ·基本概念 | 第17-18页 |
| ·挖掘分类 | 第18-19页 |
| ·挖掘过程 | 第19-20页 |
| ·经典APRIORI算法 | 第20-23页 |
| ·算法理论 | 第20-21页 |
| ·挖掘步骤 | 第21页 |
| ·挖掘示例 | 第21-23页 |
| ·算法评价 | 第23页 |
| ·基于PC-树结构的PC-FSA频繁项集挖掘算法 | 第23-28页 |
| ·PC-树结构 | 第23页 |
| ·PC-树的性质 | 第23-24页 |
| ·PC-FSA算法思想 | 第24页 |
| ·PC-FSA算法步骤 | 第24-25页 |
| ·PC-FSA算法挖掘示例 | 第25-28页 |
| ·PC-FSA算法性能评价 | 第28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 由关联分析到相关性分析 | 第29-38页 |
| ·由关联分析到相关性分析理论研究 | 第29-31页 |
| ·研究意义 | 第29-30页 |
| ·重要概念 | 第30-31页 |
| ·相关性分析技术改进 | 第31-35页 |
| ·兴趣度评价改进 | 第31-32页 |
| ·相关性强度分析 | 第32-35页 |
| ·基于相关性强度分析的PC-CFSA算法 | 第35-36页 |
| ·算法思想 | 第35页 |
| ·算法步骤 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 PC-CFSA算法在医学图像库中关联规则挖掘应用 | 第38-46页 |
| ·数据收集 | 第38页 |
| ·数据预处理 | 第38-41页 |
| ·关联规则挖掘 | 第41-43页 |
| ·相关性分析 | 第43-44页 |
| ·独立性检验 | 第43-44页 |
| ·偏相关分析 | 第44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第五章 论文总结和技术展望 | 第46-47页 |
| ·论文总结 | 第46页 |
| ·技术展望 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 致谢 | 第51-53页 |
| 作者攻读硕士学位期间的发表论文情况 | 第53页 |