特征选择在中医数据挖掘中的应用研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 1 绪论 | 第11-16页 |
| ·论文背景 | 第11-14页 |
| ·研究目标 | 第14-15页 |
| ·论文结构安排 | 第15-16页 |
| 2 特征选择综述 | 第16-23页 |
| ·特征选择的起源 | 第16页 |
| ·特征选择算法的四大要素 | 第16-18页 |
| ·搜索起点和方向 | 第17页 |
| ·搜索策略 | 第17页 |
| ·特征评价标准 | 第17-18页 |
| ·停止准则 | 第18页 |
| ·特征选择算法的分类 | 第18-21页 |
| ·Filter和Wrapper | 第18-19页 |
| ·按照特征子集形成方式分类 | 第19页 |
| ·按照特征评价标准分类 | 第19-21页 |
| ·本章小结 | 第21-23页 |
| 3 遗传算法结合关联分析在特征选择中的应用 | 第23-41页 |
| ·遗传算法的基木概念 | 第23-26页 |
| ·遗传算法的发展历史 | 第23-24页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第24-26页 |
| ·关联分析的基本概念 | 第26-28页 |
| ·关联规则挖掘的引入 | 第26-27页 |
| ·什么是关联规则 | 第27-28页 |
| ·关联规则的主要参数 | 第28页 |
| ·遗传算法结合关联分析进行特征选择 | 第28-33页 |
| ·论文所使用的数据介绍 | 第28-30页 |
| ·本节数据准备 | 第30-31页 |
| ·算法思路和操作步骤 | 第31-32页 |
| ·结果及其分析 | 第32-33页 |
| ·基于遗传算法的特征选择自适应增强算法 | 第33-39页 |
| ·本节数据准备 | 第33页 |
| ·数据模型的数学表达 | 第33-34页 |
| ·算法框架 | 第34-37页 |
| ·算法详细流程 | 第37页 |
| ·结果及分析 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 4 遗传算法结合KNN在特征选择中的应用 | 第41-47页 |
| ·KNN算法的基本概念 | 第41-42页 |
| ·KNN算法基本原理 | 第41-42页 |
| ·KNN构建特征评价标准 | 第42页 |
| ·遗传算法结合KNN算法的特征选择 | 第42-46页 |
| ·定义过滤器 | 第43页 |
| ·算法思路和操作步骤 | 第43-44页 |
| ·结果及其分析 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 5 基于权重的特征选择研究 | 第47-56页 |
| ·Logistic回归做特征权重 | 第47-50页 |
| ·遗传算法结合KNN算法做特征权重 | 第50-52页 |
| ·改进KNN算法做特征权重 | 第52-55页 |
| ·KNN算法的复杂度分析 | 第52-53页 |
| ·改进KNN算法 | 第53-54页 |
| ·结果及其分析 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 6 结论与展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 作者简历 | 第59-61页 |
| 学位论文数据集 | 第61页 |
