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粗糙集理论在决策树中的应用
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粗糙集理论在决策树中的应用
论文目录
 
摘要第1-4 页
Abstract第4-9 页
第一章 绪论第9-16 页
　　· 背景知识第9-13 页
　　　　· 数据挖掘的社会需求第9 页
　　　　· 数据挖掘的概念第9 页
　　　　· 数据挖掘的任务第9-11 页
　　　　· 数据挖掘的方法第11-13 页
　　· 研究内容第13-14 页
　　· 本文内容安排第14-16 页
第二章 决策树基本算法第16-26 页
　　· 用决策树归纳分类第16-17 页
　　· 决策树基本算法第17-19 页
　　　　· 决策树生成算法第17-18 页
　　　　· 决策树的修剪第18-19 页
　　· 决策树 ID3算法第19-21 页
　　　　· 基本概念第19-20 页
　　　　· ID3算法第20-21 页
　　· 属性选择的其他度量标准第21-23 页
　　　　· 信息增益比率第21-22 页
　　　　· 基于信息墒的距离函数第22-23 页
　　· 实例分析第23-25 页
　　· 小结第25-26 页
第三章 粗糙集第26-33 页
　　· 粗糙集简介第26 页
　　· 粗糙集的基本概念与理论基础第26-28 页
　　　　· 知识与知识库第26-27 页
　　　　· 知识表达系统第27 页
　　　　· 决策信息系统第27-28 页
　　· 粗糙集理论的特点第28 页
　　· 基于粗糙集理论的数据挖掘第28-30 页
　　· 粗糙集理论的应用第30-32 页
　　· 小结第32-33 页
第四章 结合粗糙集理论的多变量决策树第33-39 页
　　· 决策树技术的优缺点第33-34 页
　　· 对属性依赖度的重新定义第34-35 页
　　· 相对泛化的概念第35 页
　　· 关于结点包含属性的控制第35-36 页
　　· 条件属性的选择第36 页
　　· 多变量决策树的构造算法第36-37 页
　　· 实例分析第37-38 页
　　· 小结第38-39 页
第五章 基于值约简和决策树的最简规则提取算法第39-46 页
　　· 基于粗糙集的值约简第39-41 页
　　· 规则的支持度第41 页
　　· 决策树规则简化第41-43 页
　　　　· 约简规则的判定准则第41-42 页
　　　　· 新的极小化方法第42 页
　　　　· 极大化算法第42-43 页
　　· 最小分类规则集生成算法第43 页
　　· 实例分析第43-45 页
　　· 小结第45-46 页
结论第46-48 页
致谢第48-49 页
参考文献第49-54 页
附录 A (攻读学位期间发表论文目录)第54 页

本篇论文共54页，点击这进入下载页面。
 
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