模糊聚类和决策树分类算法在高职学生就业方面的应用研究



模糊聚类和决策树分类算法在高职学生就业方面的应用研究

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模糊聚类和决策树分类算法在高职学生就业方面的应用研究

论文目录
中文摘要	第1-4页
Abstract	第4-8页
第1章绪论	第8-11页
· 课题研究的背景和意义	第8页
· 数据挖掘国内外研究现状综述	第8-9页
· 论文的主要研究内容和组织结构	第9-11页
第2章数据挖掘基础理论	第11-25页
· 数据挖掘概述	第11-13页
· 数据挖掘的定义	第11页
· 数据挖掘的功能	第11-12页
· 数据挖掘的步骤	第12-13页
· 聚类分析	第13-20页
· 聚类概述	第13-14页
· 聚类分析的数据结构	第14页
· 数据间的差异度计算	第14-18页
· 聚类的分类	第18-19页
· 模糊聚类概述	第19-20页
· 决策树相关理论	第20-24页
· 分类概述	第20-21页
· 决策树理论概述	第21-22页
· 属性选择度量	第22-23页
· 树剪枝	第23-24页
· 本章小结	第24-25页
第3章应用模糊聚类对学生相关信息进行挖掘	第25-44页
· 对比分析HCM算法与FCM算法	第25-28页
· 硬C均值聚类算法	第25-27页
· 模糊C均值算法	第27-28页
· 预处理数据	第28-36页
· 数据收集、数据抽取	第28-30页
· 数据清理	第30-32页
· 数据集成、数据变换	第32-34页
· 数据消减	第34-36页
· 应用FCM算法对学生信息进行聚类分析	第36-43页
· 构造相异度矩阵	第36-37页
· 应用FCM算法处理数据	第37-39页
· 聚类结果分析	第39-43页
· 本章小结	第43-44页
第4章应用决策树分析学生就业	第44-56页
· 对比分析C·算法和R-C·算法	第44-45页
· C·算法概述	第44-45页
· R-C·决策树模型概述	第45页
· 应用R-C·决策树模型分析学生就业	第45-55页
· 构造样本集合	第46-47页
· 构建决策树	第47-53页
· 提取分类规则	第53-54页
· 规则结果分析	第54-55页
· 模型评价	第55页
· 本章小结	第55-56页
第5章总结和展望	第56-58页
· 总结	第56页
· 展望	第56-58页
参考文献	第58-62页
致谢	第62-63页
攻读硕士期间发表的论文及科研情况	第63页

本篇论文共63页，点击这进入下载页面。

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