属性不确定数据关联分类算法研究



属性不确定数据关联分类算法研究

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属性不确定数据关联分类算法研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
1 绪论	第9-15页
· 不确定数据概述	第9-11页
· 不确定数据来源	第9-10页
· 不确定数据模型	第10-11页
· 不确定数据挖掘研究现状	第11-13页
· 本文主要贡献	第13-14页
· 章节安排	第14-15页
2 不确定数据关联分类问题	第15-20页
· 不确定数据分类问题概述	第15-16页
· 分类问题描述	第15页
· 不确定分类数据模型	第15-16页
· 不确定数据分类算法	第16-17页
· 不确定数据关联分类算法研究	第17-20页
· 确定数据关联分类算法	第17-19页
· 不确定数据关联分类算法框架	第19-20页
3 基于抽样的不确定数据频繁项集挖掘算法	第20-42页
· 不确定数据频繁项集挖掘	第20-26页
· 不确定数据频繁项集挖掘问题描述	第20-22页
· 确定数据频繁项集挖掘算法	第22-24页
· 不确定数据频繁项集挖掘算法	第24-26页
· SARMUT算法基本思想与相关定义	第26-30页
· SARMUT算法基本思想	第27-28页
· SARMUT算法相关定义的理论基础	第28-30页
· SARMUT算法设计	第30-35页
· SARMUT算法主要框架	第30-31页
· 数据集相似性的定义	第31-32页
· 相似数据集的选取	第32-35页
· 实验分析	第35-41页
· 实验环境	第35页
· 实验数据	第35页
· 实验方法	第35-36页
· 实验结果分析	第36-41页
· 小结	第41-42页
4 不确定数据关联分类算法	第42-58页
· 不确定数据关联分类算法分析	第42-44页
· uARCSR算法设计	第44-53页
· 规则集的产生	第45页
· 规则集的排序	第45-50页
· 规则集的修剪	第50-52页
· 预测方法	第52-53页
· 实验分析	第53-57页
· 实验环境	第53页
· 实验数据	第53-54页
· 实验结果分析	第54-57页
· 小结	第57-58页
5 基于抽样的不确定数据关联分类算法	第58-65页
· 实验数据	第58-59页
· 实验方法	第59-60页
· 实验结果分析	第60-64页
· 分类准确度分析	第60-61页
· 规则集规模分析	第61-63页
· 时间效率分析	第63-64页
· 小结	第64-65页
结论	第65-66页
参考文献	第66-69页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况	第69-70页
致谢	第70-71 页

本篇论文共71页，点击这进入下载页面。

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