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基于粗糙集理论的规则挖掘方法研究

致谢第1-3页
中文摘要第3-6页
第一章 引论第6-9页
 1.1 什么是数据挖掘第6-8页
 1.2 论文的来源及创新之处第8-9页
第二章 关联规则挖掘及其现状分析第9-14页
 2.1 什么是关联规则第9页
 2.2 典型的关联规则挖掘方法—Apriori算法第9-12页
 2.3 本人对Apriori算法的看法第12-14页
第三章 粗糙集理论及其技术第14-22页
 3.1 粗糙集与知识约简第14-16页
 3.2 知识表达系统和决策表第16-17页
 3.3 粗糙逻辑与决策第17-20页
 3.4 粗糙集理论的核心第20页
 3.5 基于粗糙集理论的规则挖掘方法的基本思想第20-22页
第四章 基于粗糙集理论的规则挖掘方法第22-34页
 4.1 挖掘前的数据预处理第22-24页
 4.2 条件属性集和决策属性集的选择第24页
 4.3 条件属性集的约简及选择第24-29页
 4.4 规则的抽取和约简第29-32页
 4.5 规则统计过滤第32-34页
第五章 一个基于粗糙集理论的规则产生实例第34-39页
结束语第39-40页
参考文献第40-41页

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