连续属性离散化方法研究
| 第一章 绪论 | 第1-19页 |
| ·引言 | 第12-13页 |
| ·数据库中知识发现KDD的定义 | 第13-16页 |
| ·KDD的定义 | 第13-14页 |
| ·KDD的处理过程 | 第14-16页 |
| ·知识发现的核心——数据挖掘 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘的对象 | 第16页 |
| ·数据挖掘的方法 | 第16-17页 |
| ·本文研究背景和内容组织 | 第17-19页 |
| ·本文课题来源 | 第17页 |
| ·本文的内容组织 | 第17-19页 |
| 第二章 信息系统和信息熵 | 第19-26页 |
| ·信息系统 | 第19-22页 |
| ·知识的分类概念 | 第19-20页 |
| ·信息系统 | 第20-21页 |
| ·决策表 | 第21-22页 |
| ·信息熵 | 第22-25页 |
| ·信息熵历史与发展 | 第22-23页 |
| ·信息论介绍 | 第23页 |
| ·信息熵的定义和性质 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 数据离散化介绍 | 第26-34页 |
| ·数据离散化 | 第26-27页 |
| ·离散化的重要性 | 第26-27页 |
| ·离散化问题的描述 | 第27页 |
| ·离散化算法的任务与评价标准 | 第27-29页 |
| ·离散化算法的任务 | 第27页 |
| ·离散化算法的评价标准 | 第27-29页 |
| ·离散化算法的研究与发展 | 第29-31页 |
| ·离散化算法的发展 | 第29-30页 |
| ·几种典型的离散化算法 | 第30-31页 |
| ·离散化问题的分类 | 第31-33页 |
| ·整体离散化和局部离散化 | 第32页 |
| ·无监督离散化和有监督离散化 | 第32页 |
| ·静态离散化和动态离散化 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 DICE算法模型 | 第34-43页 |
| ·问题的引入 | 第34-35页 |
| ·几个基本概念 | 第35-36页 |
| ·粗糙集中决策表的定义 | 第35页 |
| ·区间类信息熵的定义 | 第35-36页 |
| ·粗糙集中决策表的一致性的定义 | 第36页 |
| ·离散化算法—DICE | 第36-37页 |
| ·算法分析 | 第37-42页 |
| ·C4.5离散化算法的描述 | 第38-39页 |
| ·离散化后断点区间的比较 | 第39-41页 |
| ·离散化后区间类信息熵的比较 | 第41-42页 |
| ·离散化后决策表一致性的比较 | 第42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 DICE算法原型系统概述 | 第43-59页 |
| ·DICE算法原型系统的分析和设计 | 第43-45页 |
| ·DICE算法原型系统的设计目标与要求 | 第43页 |
| ·DICE算法原型系统的构成 | 第43-44页 |
| ·DICE算法原型系统的数据类型 | 第44-45页 |
| ·DICE算法原型系统用户手册 | 第45-51页 |
| ·DICE算法原型系统的数据格式说明 | 第45-46页 |
| ·DICE算法原型系统的使用说明 | 第46-51页 |
| ·DICE算法与C4.5离散化算法比较 | 第51-58页 |
| ·测试所用的数据 | 第51-55页 |
| ·实验比较 | 第55-57页 |
| ·DICE算法的优点 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 结束语 | 第59-61页 |
| ·本文总结 | 第59-60页 |
| ·工作展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读硕士学位期间主要科研工作及成果 | 第65页 |
