基于决策树的数据挖掘方法在化学模式分类中的应用
| 第一章 绪论 | 第1-26页 |
| 1．1 前言 | 第12页 |
| 1．2 数据挖掘的基本概念 | 第12-13页 |
| 1．3 数据挖掘过程 | 第13-15页 |
| 1．3．1 数据清理 | 第13页 |
| 1．3．2 数据集成 | 第13-14页 |
| 1．3．3 数据选择 | 第14页 |
| 1．3．4 数据变换 | 第14页 |
| 1．3．5 数据挖掘 | 第14页 |
| 1．3．6 模式评估 | 第14页 |
| 1．3．7 知识表示 | 第14-15页 |
| 1．4 数据挖掘的任务和功能 | 第15-17页 |
| 1．4．1 概念描述 | 第15页 |
| 1．4．2 关联分析 | 第15-16页 |
| 1．4．3 分类与预测 | 第16页 |
| 1．4．4 聚类分析 | 第16页 |
| 1．4．5 孤立点分析 | 第16-17页 |
| 1．4．6 演变分析 | 第17页 |
| 1．5 数据挖掘的基本方法 | 第17-23页 |
| 1．5．1 统计分析方法 | 第17-18页 |
| 1．5．2 机器学习方法 | 第18-19页 |
| 1．5．3 神经网络方法 | 第19-20页 |
| 1．5．4 粗糙集方法 | 第20-21页 |
| 1．5．5 聚类方法 | 第21页 |
| 1．5．6 遗传算法 | 第21-22页 |
| 1．5．7 其它方法 | 第22-23页 |
| 1．6 数据挖掘的应用及发展趋势 | 第23-24页 |
| 1．7 本文研究内容 | 第24-26页 |
| 第二章 连续属性的离散化 | 第26-39页 |
| 2．1 引言 | 第26-27页 |
| 2．2 离散化方法分类 | 第27-28页 |
| 2．3 离散化过程 | 第28-30页 |
| 2．3．1 典型的离散化过程 | 第28-30页 |
| 2．3．2 离散化结果评价 | 第30页 |
| 2．4 常见的离散化方法 | 第30-31页 |
| 2．5 MOLP算法 | 第31-38页 |
| 2．5．1 边界点 | 第31-32页 |
| 2．5．2 信息熵 | 第32-34页 |
| 2．5．3 最小描述长度 | 第34-36页 |
| 2．5．4 MOLP算法描述 | 第36页 |
| 2．5．5 MOLP与其它方法的比较 | 第36-37页 |
| 2．5．6 MOLP算法的复杂性 | 第37-38页 |
| 2．6 小结 | 第38-39页 |
| 第三章 属性选择 | 第39-49页 |
| 3．1 引言 | 第39-40页 |
| 3．2 属性选择基本步骤 | 第40-41页 |
| 3．3 属性选择方法分类 | 第41-42页 |
| 3．4 属性选择常用方法 | 第42-44页 |
| 3．5 LVF算法 | 第44-47页 |
| 3．5．1 不一致性准则 | 第44-45页 |
| 3．5．2 LVF算法过程 | 第45-46页 |
| 3．5．3 实例 | 第46-47页 |
| 3．6 小结 | 第47-49页 |
| 第四章 决策树理论与方法 | 第49-61页 |
| 4．1 引言 | 第49页 |
| 4．2 决策树基本算法 | 第49-52页 |
| 4．2．1 基本概念 | 第49页 |
| 4．2．2 决策树的生成 | 第49-50页 |
| 4．2．3 属性选择量度 | 第50-51页 |
| 4．2．4 决策树的修剪 | 第51-52页 |
| 4．2．5 决策树产生决策规则 | 第52页 |
| 4．3 常用的决策树算法 | 第52-54页 |
| 4．3．1 ID3算法 | 第53页 |
| 4．3．2 CART算法 | 第53页 |
| 4．3．3 SLIQ算法 | 第53-54页 |
| 4．3．4 SPRINT算法 | 第54页 |
| 4．4 决策树C4．5算法 | 第54-57页 |
| 4．4．1 C4．5决策树的生成 | 第54-56页 |
| 4．4．2 C4．5决策树的修剪 | 第56页 |
| 4．4．3 C4．5决策树的规则生成 | 第56-57页 |
| 4．4．4 C4．5的其它改进 | 第57页 |
| 4．5 实例 | 第57-58页 |
| 4．6 决策树在数据挖掘中的应用及其存在的问题 | 第58-59页 |
| 4．7 小结 | 第59-61页 |
| 第五章 基于预处理的C4．5算法挖掘化学分类模式 | 第61-68页 |
| 5．1 引言 | 第61页 |
| 5．2 化学模式分类 | 第61-62页 |
| 5．3 离散化 | 第62-64页 |
| 5．4 属性选择 | 第64-65页 |
| 5．5 决策树的构建与性能 | 第65-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-72页 |
| 6．1 研究工作总结 | 第68-70页 |
| 6．2 今后的研究发展方向 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 作者攻读硕士学位期间完成的论文 | 第79页 |
