基于核心示例集的属性约简方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-12页 |
| ·数据挖掘的概念与发展 | 第8-9页 |
| ·数据挖掘中的基本分类算法 | 第9-11页 |
| ·数据挖掘过程 | 第11-12页 |
| ·决策树算法的国内外研究现状 | 第12页 |
| ·课题的研究重点、研究意义 | 第12-13页 |
| ·论文结构 | 第13-15页 |
| 第2章 决策树分类算法 | 第15-24页 |
| ·决策树算法简介 | 第15-18页 |
| ·决策树算法概述 | 第15页 |
| ·决策树表示方法 | 第15-16页 |
| ·决策树的生成 | 第16-17页 |
| ·决策树算法的评价标准 | 第17-18页 |
| ·常见的决策树算法 | 第18-22页 |
| ·ID3算法概述 | 第18-20页 |
| ·C4.5算法概述 | 第20页 |
| ·CART算法概述 | 第20-21页 |
| ·SLIQ算法概述 | 第21页 |
| ·SPRINT算法概述 | 第21-22页 |
| ·PUBLIC算法概述 | 第22页 |
| ·决策树算法的研究进展 | 第22-23页 |
| ·决策树算法的发展趋势 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于决策树的属性约简方法研究 | 第24-30页 |
| ·粗糙集属性约简方法 | 第25页 |
| ·基于决策树的属性约简方法 | 第25-27页 |
| ·规则知识的形式化描述 | 第25-26页 |
| ·规则知识的不变性 | 第26页 |
| ·基于决策树的属性约简步骤 | 第26-27页 |
| ·实例分析 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 基于决策树的核属性求解方法 | 第30-35页 |
| ·核心属性的本质特征 | 第30-32页 |
| ·基于决策树的核属性求解方法 | 第32页 |
| ·实例分析 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第5章 基于β-核心示例集的决策树属性约简方法 | 第35-41页 |
| ·最大分布约简 | 第35-37页 |
| ·基于β-核心示例集的决策树属性约简 | 第37-38页 |
| ·基本定义与相关知识 | 第37页 |
| ·β-确定性知识和β-核心示例集 | 第37-38页 |
| ·决策树β-精度属性约简步骤 | 第38页 |
| ·实例分析 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 结论 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-46页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的论文 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47页 |
