基于信息熵的属性约简算法研究与实现
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·研究的目的和意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第9-11页 |
| 第二章 数据挖掘概述 | 第11-15页 |
| ·数据挖掘的定义及其特点 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘与知识发现的比较 | 第12页 |
| ·数据挖掘的方法 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘的步骤 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘系统 | 第14-15页 |
| 第三章 基本理论 | 第15-28页 |
| ·集合与关系 | 第15页 |
| ·粗糙集的基本概念 | 第15-17页 |
| ·粗糙集理论中的知识表示 | 第17-19页 |
| ·信息系统及等价关系的定义 | 第17-18页 |
| ·决策表 | 第18页 |
| ·规则 | 第18页 |
| ·一致决策表和不一致决策表 | 第18-19页 |
| ·粗糙集方法的优势 | 第19-20页 |
| ·约简和相对约简 | 第20-21页 |
| ·粗糙集的研究现状 | 第21-22页 |
| ·信息熵理论 | 第22-25页 |
| ·遗传算法 | 第25-26页 |
| ·知识量 | 第26-28页 |
| 第四章 属性约简算法研究 | 第28-51页 |
| ·属性约简算法的分析和比较 | 第28-37页 |
| ·几种属性约简算法的描述 | 第28-36页 |
| ·上述几种约简算法的分析和比较 | 第36-37页 |
| ·基于加权平均的属性重要度 | 第37-40页 |
| ·改进的属性约简算法与实现 | 第40-43页 |
| ·算法的具体实现 | 第43-50页 |
| ·数据结构 | 第43-45页 |
| ·熵与条件熵的求解方法 | 第45-47页 |
| ·知识量的求解方法 | 第47页 |
| ·遗传算法 | 第47-50页 |
| ·小结 | 第50-51页 |
| 第五章 结论 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |
