| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 1 绪论 | 第7-9页 |
| 1.1 研究的背景 | 第7页 |
| 1.2 研究的意义 | 第7-8页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第8-9页 |
| 2 数据挖掘技术简介 | 第9-23页 |
| 2.1 数据预处理 | 第9-12页 |
| 2.1.1 数据清洗与标准化 | 第10-11页 |
| 2.1.2 数据离散化 | 第11-12页 |
| 2.2 特征提取与特征选择 | 第12-16页 |
| 2.3 分类 | 第16-21页 |
| 2.3.1 对数几率回归 | 第17-18页 |
| 2.3.2 决策树 | 第18-19页 |
| 2.3.3 朴素贝叶斯 | 第19页 |
| 2.3.4 支持向量机 | 第19-21页 |
| 2.4 聚类 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 基于特征聚类和联合对称不确定性的特征选择方法 | 第23-34页 |
| 3.1 对称不确定性 | 第23-25页 |
| 3.2 特征聚类 | 第25-26页 |
| 3.3 联合对称不确定性挑选特征子集 | 第26-28页 |
| 3.4 人工变量 | 第28-30页 |
| 3.5 实验结果与讨论 | 第30-33页 |
| 3.5.1 数据集 | 第30-31页 |
| 3.5.2 参数设定 | 第31页 |
| 3.5.3 评价指标 | 第31-32页 |
| 3.5.4 结果及讨论 | 第32-33页 |
| 3.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 4 基于联合对称不确定性和遗传算法的特征选择算法 | 第34-44页 |
| 4.1 确定染色体结构与种群初始化 | 第35-37页 |
| 4.2 适应度评价与选择 | 第37页 |
| 4.3 交叉和变异 | 第37-39页 |
| 4.4 实验结果与讨论 | 第39-42页 |
| 4.4.1 数据集 | 第39-40页 |
| 4.4.2 参数设定 | 第40-41页 |
| 4.4.3 评价指标 | 第41页 |
| 4.4.4 结果及讨论 | 第41-42页 |
| 4.5 JSU-FCBF-AV与JSU-GA的对比 | 第42-43页 |
| 4.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 结论 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-50页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51-53页 |