分类算法研究

提要	第1-7页
第1章 绪 论	第7-11页
·数据挖掘技术介绍	第7-10页
·数据挖掘定义	第7-8页
·知识发现义	第8-10页
·本文的主要内容	第10-11页
第2章 基本分类方法及分析	第11-16页
·基本分类方法的介绍及分析	第11-14页
·数据分类方法	第11-12页
·分类过程	第12-14页
·分类方法的评估标准	第14页
·数据的预处理	第14页
·决策树分类	第14-15页
·神经网络分类	第15-16页
第3章 贝叶斯分类方法及分析	第16-28页
·贝叶斯分类技术简介	第16页
·贝叶斯定理	第16-17页
·朴素的贝叶斯分类	第17-18页
·贝叶斯信念网络	第18-20页
·TAN 分类器概念及推理算法	第20-27页
·TAN 分类器的相关概念	第21-22页
·TAN 分类器推理算法	第22-24页
·TAN 分类器的应用举例	第24-27页
·小结	第27-28页
第4章 TAN 分类器分类实验	第28-35页
·样本数据集	第28页
·实验结果	第28-30页
·TAN 分类程序介绍	第30-34页
·连接数据库	第30页
·学习贝叶斯网络	第30-33页
·贝叶斯分类测试部分	第33页
·程序界面管理部分	第33-34页
·小结	第34-35页
第5章 结束语	第35-37页
·文本所做的工作	第35页
·数据挖掘未来研究方向	第35-37页
参考文献	第37-38页
致谢	第38-39页
摘要	第39-41页
ABSTRACT	第41-42页