数据挖掘分类系统的研究与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 数据挖掘的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 分类算法的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 数据挖掘系统的发展现状 | 第13-14页 |
| 1.3 论文的章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 数据挖掘的相关理论 | 第16-31页 |
| 2.1 数据挖掘概念及方法 | 第16-18页 |
| 2.1.1 数据挖掘的概念 | 第16-17页 |
| 2.1.2 数据挖掘的方法 | 第17-18页 |
| 2.2 数据预处理概念及方法 | 第18-22页 |
| 2.2.1 数据预处理概念 | 第18页 |
| 2.2.2 数据预处理方法 | 第18-22页 |
| 2.2.2.1 数据清洗 | 第18-21页 |
| 2.2.2.2 数据集成 | 第21页 |
| 2.2.2.3 数据变换 | 第21页 |
| 2.2.2.4 数据规约 | 第21-22页 |
| 2.3 数据挖掘中的分类算法 | 第22-29页 |
| 2.3.1 决策树 | 第22-24页 |
| 2.3.2 KNN | 第24-25页 |
| 2.3.3 贝叶斯 | 第25-27页 |
| 2.3.4 神经网络 | 第27-29页 |
| 2.4 评价指标 | 第29-31页 |
| 第三章 数据挖掘分类系统的设计与实现 | 第31-48页 |
| 3.1 数据集 | 第31-33页 |
| 3.2 数据挖掘分类系统的总体设计 | 第33-37页 |
| 3.2.1 数据分类系统的需求分析 | 第33-34页 |
| 3.2.1.1 应用背景 | 第33页 |
| 3.2.1.2 需求分析 | 第33-34页 |
| 3.2.2 数据分类系统的总体设计 | 第34-37页 |
| 3.3 数据分类系统的实现 | 第37-48页 |
| 3.3.1 预处理模块 | 第37-40页 |
| 3.3.2 分类模块 | 第40-44页 |
| 3.3.2.1 C4.5算法 | 第40-41页 |
| 3.3.2.2 KNN算法 | 第41-42页 |
| 3.3.2.3 朴素贝叶斯算法 | 第42-43页 |
| 3.3.2.4 BP算法 | 第43-44页 |
| 3.3.2.5 集成学习方法 | 第44页 |
| 3.3.3 评估模块 | 第44-45页 |
| 3.3.4 可视化模块 | 第45-48页 |
| 第四章 分类实验 | 第48-51页 |
| 4.1 数据集 | 第48页 |
| 4.2 实验设计 | 第48页 |
| 4.3 实验过程与结果 | 第48-51页 |
| 第五章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 5.1 总结 | 第51页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
