| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| ·数据挖掘的背景 | 第9-10页 |
| ·数据挖掘的产生、发展及现状 | 第9页 |
| ·数据挖掘的基本步骤 | 第9-10页 |
| ·数据挖掘中分类算法的综述 | 第10-12页 |
| ·本论文的主要研究内容及切入点 | 第12-16页 |
| 2 数据挖掘中的分类问题 | 第16-24页 |
| ·分类分析 | 第16页 |
| ·分类的应用 | 第16-20页 |
| ·在金融市场中的应用 | 第16-17页 |
| ·在客户关系管理(CRM)中应用 | 第17-18页 |
| ·在超市中的应用 | 第18-19页 |
| ·工业技术中的故障检测 | 第19页 |
| ·医疗诊断方面的应用 | 第19-20页 |
| ·分类的基本步骤 | 第20-24页 |
| ·数据分类的过程 | 第20-22页 |
| ·分类数据的预处理 | 第22-24页 |
| 3 各分类算法的比较 | 第24-37页 |
| ·数据挖掘中几种主要的分类算法 | 第24-32页 |
| ·基于统计分类法 | 第24-29页 |
| ·决策树分类算法 | 第29-30页 |
| ·基于神经网络的分类算法 | 第30-32页 |
| ·分类算法的比较准则 | 第32-34页 |
| ·比较准则 | 第32-33页 |
| ·分类性能的评估 | 第33-34页 |
| ·分类算法的比较 | 第34-37页 |
| ·统计分类方法与其它几种方法的比较 | 第35页 |
| ·与其它分类方法相比神经网络的优点和不足 | 第35-36页 |
| ·决策树的特点 | 第36-37页 |
| 4 基于实证对各分类算法进行比较分析 | 第37-66页 |
| ·案例1:“钻石的价格”的分类 | 第37-47页 |
| ·案例1背景 | 第37页 |
| ·利用 Logistic 分类法进行分类 | 第37-39页 |
| ·NB 分类算法进行分类 | 第39-42页 |
| ·ID3 算法进行分类 | 第42-44页 |
| ·BP 神经网络进行分类 | 第44-47页 |
| ·案例2:“对某公司职工的工资情况”的分类 | 第47-58页 |
| ·案例 2 背景 | 第47页 |
| ·应用各种分类算法进行分类 | 第47-58页 |
| ·案例 3:客户关系管理中银行客户的还款类别 | 第58-60页 |
| ·案例 3 背景 | 第58-59页 |
| ·利用各种分类算法进行分类 | 第59-60页 |
| ·比较分析 | 第60-66页 |
| ·案例数据集的比较分析 | 第60-61页 |
| ·算法比较分析 | 第61-62页 |
| ·对二分类、三分类及四分类问题的比较分析 | 第62-64页 |
| ·利用提升度进行比较分析 | 第64-66页 |
| 5 结语 | 第66-69页 |
| 1.通过以上案例分析结果,得出各分类算法的特点如下 | 第66-67页 |
| 2.结合案例对各分类算法进行分析 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 附录 1 | 第72-74页 |
| 附录 2 | 第74-76页 |
| 研究成果列表 | 第76-77页 |
| 后记 | 第77页 |