数据挖掘中分类算法的研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| ·数据挖掘简介 | 第9-17页 |
| ·数据挖掘的产生 | 第9页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第9-12页 |
| ·数据挖掘系统的构成 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘的数据源 | 第13页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘的应用 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘研究的发展趋势 | 第15-17页 |
| ·本文的研究目标 | 第17页 |
| ·本文的主要工作和结构 | 第17-18页 |
| 第2章 预备知识 | 第18-31页 |
| ·分类的概述 | 第18-19页 |
| ·主要的分类算法 | 第19-24页 |
| ·分类算法的评价标准 | 第24-25页 |
| ·分类算法的比较 | 第25页 |
| ·决策树分类算法 | 第25-30页 |
| ·决策树概述 | 第25-26页 |
| ·有代表性的决策树算法 | 第26-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 SPRINT 算法及其C++实现 | 第31-41页 |
| ·SPRINT 算法的数据结构及其C++实现 | 第31-34页 |
| ·SPRINT 算法的数据结构 | 第31-32页 |
| ·数据结构的C++实现 | 第32-34页 |
| ·SPRINT 算法的基本思想 | 第34页 |
| ·预排序及其C++实现 | 第34-35页 |
| ·寻找结点的最佳分割点 | 第35-36页 |
| ·分割指数 | 第35页 |
| ·寻找数值属性的最佳分割点 | 第35-36页 |
| ·寻找离散属性的最佳分割点 | 第36页 |
| ·结点的划分 | 第36-37页 |
| ·基于 MDL 的剪枝 | 第37-38页 |
| ·程序的流程图 | 第38-39页 |
| ·程序性能测试 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于SPRINT 算法的若干改进方法 | 第41-49页 |
| ·提高SPRINT 算法建树速度的研究现状 | 第41-44页 |
| ·减少属性表的扫描次数 | 第41-42页 |
| ·雨林算法框架 | 第42-44页 |
| ·一种提高SPRINT 算法建树速度的新方法 | 第44-48页 |
| ·改进方法的数据结构 | 第44页 |
| ·改进方法的基本思路 | 第44-45页 |
| ·改进方法的具体过程 | 第45-47页 |
| ·改进方法的性能测试 | 第47页 |
| ·本文提出的改进方法与已有方法的比较 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 结论和展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 附录 攻读学位期间发表的论文 | 第55-56页 |
| 中文详细摘要 | 第56-64页 |
