基于信息熵与协方差的决策树算法改进与应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·研究背景 | 第8页 |
| ·研究内容及意义 | 第8-10页 |
| ·国内外的研究状况 | 第10-12页 |
| ·论文组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 数据挖掘的基本原理及相关技术 | 第13-20页 |
| ·数据挖掘的体系结构 | 第13-16页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘的应用 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘的常用算法 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 信息熵理论与基础 | 第20-24页 |
| ·信息熵概述 | 第20页 |
| ·信息熵基本性质 | 第20-22页 |
| ·信息熵与决策树算法 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-24页 |
| 第四章 决策树算法的分析与改进 | 第24-43页 |
| ·决策树理论 | 第24-32页 |
| ·决策树算法概述 | 第24-25页 |
| ·决策树算法主要步骤 | 第25-26页 |
| ·决策树的分类算法 | 第26-32页 |
| ·协方差与相关系数 | 第32-34页 |
| ·基于协方差与相关系数对ID3算法的改造 | 第34-37页 |
| ·改进算法原理 | 第34-35页 |
| ·改进算法设计 | 第35-37页 |
| ·实验分析 | 第37-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 筹五章 改进算法的应用研究 | 第43-48页 |
| ·网上家居系统 | 第43页 |
| ·数据预处理 | 第43-47页 |
| ·模式分析 | 第47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第六章 绪论与展望 | 第48-49页 |
| ·结论 | 第48页 |
| ·展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 致谢 | 第52页 |
