基于SSAS的数据挖掘算法研究与实现
| 提要 | 第1-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-19页 |
| ·数据挖掘概述 | 第7-16页 |
| ·数据挖掘的产生与发展 | 第7-10页 |
| ·数据挖掘的主要步骤 | 第10-11页 |
| ·数据挖掘的任务 | 第11-15页 |
| ·概念描述 | 第11页 |
| ·关联分析 | 第11-12页 |
| ·分类和预测 | 第12-14页 |
| ·聚类分析 | 第14页 |
| ·孤立点分析 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘的应用 | 第15-16页 |
| ·联机分析处理 | 第16-18页 |
| ·本文的研究目标 | 第18-19页 |
| 第二章 发现最大频繁项目集 | 第19-35页 |
| ·引言 | 第19-22页 |
| ·算法思想 | 第22-23页 |
| ·集合枚举树 | 第22-23页 |
| ·MFCS_k、搜索策略与剪枝策略 | 第23页 |
| ·最大频繁项目集发现算法FM_CUBE | 第23-34页 |
| ·数据立方体构造 | 第23-26页 |
| ·FM_CUBE算法 | 第26-28页 |
| ·算法实现 | 第28-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 第三章 决策树算法的优化 | 第35-56页 |
| ·ID3算法和C4.5算法 | 第36-37页 |
| ·决策树算法的核心技术 | 第37-45页 |
| ·树的生成 | 第38-39页 |
| ·树的剪枝 | 第39-45页 |
| ·主要的后剪枝方法 | 第40-44页 |
| ·主要后剪枝方法的比较 | 第44-45页 |
| ·Microsoft决策树挖掘算法介绍 | 第45-46页 |
| ·决策树优化算法 | 第46-56页 |
| ·算法描述 | 第46-49页 |
| ·算法的实现 | 第49-52页 |
| ·决策树算法性能对比 | 第52-56页 |
| 第四章 总结与展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 摘要 | 第60-63页 |
| ABSTRACT | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 导师及作者简介 | 第68页 |
