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数据挖掘算法研究与应用
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数据挖掘算法研究与应用
论文目录
 
摘要第1-4 页
Abstract第4-8 页
前言第8-9 页
1 数据挖掘技术概论第9-18 页
　　· 数据挖掘技术的发展历程第9 页
　　· 数据挖掘的定义第9-11 页
　　· 数据挖掘的研究内容第11 页
　　· 数据挖掘的任务第11-13 页
　　　　· 数据总结第11 页
　　　　· 概念描述第11-12 页
　　　　· 相关性分析第12 页
　　　　· 分类第12 页
　　　　· 聚类第12 页
　　　　· 偏差分析第12-13 页
　　　　· 建模第13 页
　　· 数据挖掘的功能第13 页
　　· 数据挖掘的过程第13-14 页
　　· 数据挖掘的应用第14-16 页
　　· 数据挖掘的研究现状及发展趋势第16-18 页
2 关联规则第18-29 页
　　· 关联规则的定义第18 页
　　· 关联规则的分类第18-19 页
　　· 关联规则挖掘的基本步骤和应注意的问题第19-20 页
　　· 关联规则挖掘的经典算法--Apriori算法第20 页
　　· 优对关联关系的挖掘第20-29 页
　　　　· 优对关联关系的定义第21-22 页
　　　　· 定理和主要结果第22-25 页
　　　　· 算法第25-27 页
　　　　· 实例验证算法第27-28 页
　　　　· 小结第28-29 页
3 聚类分析第29-44 页
　　· 聚类分析的概念第29 页
　　· 聚类分析的应用第29-30 页
　　· 聚类算法的要求第30 页
　　· 聚类分析中的聚类准则函数第30-34 页
　　· 主要聚类算法分析第34-37 页
　　　　· 划分方法第34-35 页
　　　　· 层次的方法第35-36 页
　　　　· 基于密度的方法第36 页
　　　　· 基于栅格的方法第36-37 页
　　　　· 基于模型的方法第37 页
　　· K-Means算法及其改进算法第37-43 页
　　　　· 算法简介第37-38 页
　　　　· 算法的特点第38 页
　　　　· 算法的改进第38-39 页
　　　　· 实验结果第39-43 页
　　· 小结第43-44 页
4 遗传算法第44-55 页
　　· 遗传算法的发展第44 页
　　· 遗传算法简介第44-45 页
　　· 基本遗传算法第45-47 页
　　· 遗传算法的数学理论第47-48 页
　　　　· 定义第47 页
　　　　· 模式定理第47-48 页
　　　　· 积木块假设第48 页
　　　　· 遗传算法存在的问题第48 页
　　· 遗传算法实现技术第48-52 页
　　　　· 编码方法第48-49 页
　　　　· 适应度函数第49-51 页
　　　　· 遗传算子第51-52 页
　　　　· 约束条件的处理方法第52 页
　　· 遗传算法改进聚类分析算法第52-54 页
　　　　· 算法第52-54 页
　　　　· 实验结果第54 页
　　· 小结第54-55 页
结束语第55-56 页
参考文献第56-59 页
攻读硕士期间发表的论文第59-60 页
致谢第60-62 页

本篇论文共62页，点击这进入下载页面。
 
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