数据挖掘技术在监狱罪犯信息库中的应用研究

第一章 绪论	第1-11页
·研究背景	第9页
·课题研究的目的	第9-11页
第二章 数据挖掘与知识发现	第11-21页
·数据挖掘的概念	第11-15页
·数据挖掘的定义	第11-12页
·数据挖掘与知识发现的联系与区别	第12-14页
·数据挖掘的一般结构	第14-15页
·数据挖掘的分类	第15页
·数据挖掘的对象	第15页
·数据挖掘技术的算法	第15-21页
·决策树方法	第16页
·人工神经网络	第16-17页
·遗传算法	第17-18页
·粗糙集方法	第18页
·模糊论方法	第18页
·关联规则	第18-19页
·朴素贝叶斯模型	第19-20页
·覆盖正例排斥反例方法	第20页
·可视化技术	第20-21页
第三章 罪犯信息库数据预处理	第21-35页
·数据挖掘的数据预处理技术	第21-32页
·数据清理	第21-24页
·数据集成和变换	第24-27页
·数据归约	第27-32页
·罪犯信息库概况	第32-35页
第四章 监狱数据属性间关系分析	第35-39页
·罪犯信息各变量间的相关分析	第35-39页
第五章 决策树技术在监狱罪犯信息库中的应用	第39-56页
·问题的提出	第39页
·数据挖掘中的决策树方法	第39-45页
·决策树方法一般过程	第40-41页
·常用的决策树分类算法	第41-45页
·有关决策树的评价	第45页
·数据挖掘算法设计	第45-50页
·生成决策树	第50-56页
·数据结构	第50-53页
·决策树的实现	第53-56页
第六章 结束语	第56-58页
·主要结论	第56页
·研究展望	第56-58页
参考文献	第58-60页
致谢	第60-61页
学习期间发表论文	第61页