关联分类算法研究及其系统实现



关联分类算法研究及其系统实现

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关联分类算法研究及其系统实现

论文目录
中文摘要	第1-6 页
ABSTRACT	第6-7 页
第一章绪论	第7-12 页
· 本课题选题的理由或意义	第7-8 页
· 国内外研究现状及趋势	第8-9 页
· 研究目标、研究内容和解决的关键问题	第9-10 页
· 研究目标	第9 页
· 研究内容	第9-10 页
· 解决的关键问题	第10 页
· 本文的创新之处和研究成果	第10 页
· 创新之处	第10 页
· 取得的研究成果	第10 页
· 本文的组织	第10-12 页
第二章关联分类算法发展概述	第12-21 页
· 关联分类算法的源泉:关联规则挖掘算法	第12-18 页
· 关联规则的相关定义和性质	第12-13 页
· 关联规则挖掘算法分类	第13-15 页
· 关联规则挖掘的经典算法——Apriori算法	第15-18 页
· 分类关联规则的定义与作用	第18-19 页
· 分类关联规则的提出	第18 页
· 分类关联规则相关定义	第18-19 页
· 关联分类算法的发展	第19-21 页
第三章 Apriori_TFP_CMAR关联分类算法	第21-31 页
· Apriori_TFP关联规则挖掘算法关键技术	第21-27 页
· P树的作用及建构	第21-23 页
· T树的作用及建构	第23-27 页
· CMAR关联分类算法关键技术	第27-28 页
· 规则存储	第27-28 页
· 规则剪枝	第28 页
· 基于Apriori_TFP算法实现CMAR关联分类算法	第28-31 页
· Apriori_TFP_CMAR算法思想	第29 页
· 实验及其结果分析	第29-31 页
第四章基于支持度与置信度阈值优化技术的关联分类算法	第31-35 页
· 支持度和置信度阈值设置对分类准确率的影响分析	第31-32 页
· 优化技术设计	第32-33 页
· 实验及其结果分析	第33-35 页
第五章关联分类规则提取系统的实现	第35-43 页
· 系统功能框架设计	第35-37 页
· 数据输入模块	第35-36 页
· 数据预处理模块	第36-37 页
· 规则提取模块	第37 页
· 显示模块	第37 页
· 系统逻辑单元设计	第37-39 页
· 系统交互设计	第39-40 页
· 实验结果	第40-43 页
第六章研究总结与展望	第43-45 页
· 本文研究总结	第43 页
· 下一步工作计划	第43-45 页
附录	第45-48 页
参考文献	第48-51 页
致谢	第51 页

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