| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·朴素贝叶斯分类国内外研究现状 | 第11-16页 |
| ·论文主要工作和组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 相关理论概述 | 第18-30页 |
| ·数据挖掘理论概述 | 第18-19页 |
| ·数据挖掘的主要任务 | 第18页 |
| ·数据挖掘方法 | 第18-19页 |
| ·数据挖掘流程 | 第19页 |
| ·分类的定义 | 第19-20页 |
| ·贝叶斯方法 | 第20-23页 |
| ·贝叶斯定理 | 第20-21页 |
| ·贝叶斯分类 | 第21-23页 |
| ·朴素贝叶斯分类模型 | 第23-25页 |
| ·常用的朴素贝叶斯改进算法 | 第25-29页 |
| ·树增广型朴素贝叶斯(TAN)模型 | 第25-26页 |
| ·惰性的贝叶斯规则(LBR)模型 | 第26-27页 |
| ·平均的1-依赖分类(AODE)模型 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于频繁项集的贝叶斯分类算法 | 第30-49页 |
| ·引言 | 第30-31页 |
| ·频繁项集挖掘概述 | 第31-32页 |
| ·问题描述 | 第31页 |
| ·频繁项集挖掘算法 | 第31-32页 |
| ·基于频繁项集的贝叶斯分类算法 | 第32-39页 |
| ·基于频繁项集的贝叶斯分类算法(FISC) | 第32-35页 |
| ·基于M-估计的FISC算法(FISC-M) | 第35-36页 |
| ·基于加权集成的FISC算法(WFISC) | 第36-38页 |
| ·FISC进一步优化 | 第38-39页 |
| ·实验评估 | 第39-48页 |
| ·实验数据描述 | 第39-40页 |
| ·实验设计 | 第40-41页 |
| ·实验结果及其分析 | 第41-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 基于变精度粗糙集的加权朴素贝叶斯分类算法 | 第49-60页 |
| ·引言 | 第49-50页 |
| ·变精度粗糙集模型 | 第50-51页 |
| ·基于变精度粗糙集的加权朴素贝叶斯分类算法(AWNB-VPRS) | 第51-53页 |
| ·加权朴素贝叶斯分类算法 | 第51页 |
| ·属性权值的确定 | 第51-52页 |
| ·算法流程 | 第52-53页 |
| ·实验评估 | 第53-59页 |
| ·实验数据描述 | 第53-54页 |
| ·实验设计 | 第54页 |
| ·算法评估标准 | 第54-55页 |
| ·实验结果及其分析 | 第55-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 改进的贝叶斯分类算法在冠心病中医诊疗中的应用 | 第60-66页 |
| ·引言 | 第60页 |
| ·冠心病中医诊断模型的实现 | 第60-65页 |
| ·数据采集与分析 | 第61页 |
| ·数据预处理 | 第61-63页 |
| ·分类算法应用 | 第63-64页 |
| ·结果分析 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第6章 总结与展望 | 第66-68页 |
| ·本文的主要贡献与创新 | 第66-67页 |
| ·下一步研究工作 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |