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基于决策树和K最近邻算法的文本分类研究

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基于决策树和K最近邻算法的文本分类研究
论文目录
 
中文摘要第1-3 页
ABSTRACT第3-9 页
第一章 绪论第9-36 页
  · 选题的研究背景和意义第9-11 页
  · 文本挖掘概述第11-16 页
    · 文本数据的特点第12-13 页
    · 文本挖掘的功能第13-14 页
    · 文本挖掘的过程第14 页
    · 文本挖掘面临的课题第14-16 页
  · 文本分类的主要技术第16-25 页
    · 文本表示模型第16-18 页
    · 文本特征空间的降维第18-20 页
    · 文本分类方法概述第20-25 页
  · 决策树分类算法第25-30 页
    · 决策树算法研究进展第26-29 页
    · 决策树的优缺点第29-30 页
  · KNN分类算法第30-33 页
    · KNN分类算法概述第30 页
    · KNN分类方法的优缺点第30-31 页
    · KNN的改进方法第31-33 页
  · 本文的主要工作和创新点第33-36 页
第二章 决策树分类算法和KNN分类算法介绍第36-50 页
  · 决策树分类算法概述第36-40 页
    · 决策树基本概念第36-37 页
    · 决策树的生成第37-38 页
    · 决策树的测试属性选择第38 页
    · 决策树的剪枝第38-39 页
    · 决策树的规则抽取第39-40 页
  · 模糊决策树和清晰决策树的比较第40-43 页
    · 数据预处理第40-41 页
    · 生成决策树第41 页
    · 抽取的规则第41-42 页
    · 匹配第42-43 页
  · 传统KNN算法第43-44 页
  · ADAMENN算法第44-47 页
    · Chi-square距离第44-45 页
    · 权重计算第45-46 页
    · ADAMENN算法第46-47 页
  · array-index算法第47-50 页
    · SS-Tree介绍第47-48 页
    · array-index算法第48-50 页
第三章 基于决策树的文本分类规则抽取第50-62 页
  · 一种基于改进的χ~2 统计量和模式聚合的特征降维方法第50-54 页
    · 改进的χ~2 统计量第51-52 页
    · 基于模式聚合理论的特征降维第52 页
    · 一个简单算例分析第52-54 页
  · 基于模式聚合和决策树的文本分类规则抽取方法第54-57 页
    · 文本分类规则获取概述第54 页
    · 基于决策树的文本分类规则抽取第54-56 页
    · 仿真实验第56-57 页
  · 基于粗集理论和决策树的文本分类规则的抽取第57-61 页
    · 粗糙集概述第57-59 页
    · 基于CHI值原理和粗集理论的特征抽取第59 页
    · 基于决策树的文本分类规则的抽取第59-60 页
    · 仿真实验第60-61 页
  · 本章小结第61-62 页
第四章 基于模糊决策树的文本分类规则抽取第62-74 页
  · 引言第62-63 页
  · 基于模糊决策树的文本分类规则抽取方法一第63-69 页
    · 数据的模糊化第63-65 页
    · 一种进行分枝合并的模糊决策树第65-66 页
    · 基于模糊决策树的相似文本分类规则抽取第66-68 页
    · 仿真实验第68-69 页
  · 基于模糊决策树的文本分类规则抽取方法二第69-73 页
    · 基于类信息熵和密度分布函数的数据模糊化方法第69-71 页
    · 基于模糊决策树的相似文本分类规则抽取第71-72 页
    · 仿真实验第72-73 页
  · 本章小结第73-74 页
第五章 基于特征权重修正的改进KNN算法第74-87 页
  · 引言第74-75 页
  · 基于神经网络的权重调整和特征选择第75-77 页
    · 基于神经网络的权重调整第75-76 页
    · 基于神经网络的特征选择第76-77 页
  · 基于特征权重修正的改进KNN方法一第77-80 页
    · 改进的KNN算法第77-78 页
    · 仿真实验第78-80 页
  · 基于特征权重修正的改进KNN方法二第80-86 页
    · 基于SS-Tree方法的训练样本空间区域划分第80-83 页
    · 改进的KNN文本分类算法第83-85 页
    · 仿真实验第85-86 页
  · 本章小结第86-87 页
第六章 用于文本分类的快速KNN算法第87-101 页
  · 加快KNN文本分类速度的方法概述第87-89 页
  · SSR-Tree第89-90 页
  · 用于文本分类的快速KNN算法——TFKNN算法第90-99 页
    · TFKNN算法搜索范围的分析与证明第90-96 页
    · 搜索K个最近邻第96-97 页
    · 用于文本分类的TFKNN算法第97 页
    · 仿真试验第97-99 页
  · 本章小结第99-101 页
第七章 基于样本库裁减的改进KNN算法第101-111 页
  · 基于CURE聚类算法的代表样本获取第101-104 页
    · CURE算法的核心思想第101-102 页
    · 基于CURE算法的代表样本的获取第102-104 页
  · 基于tabu方法的训练样本库维护第104-108 页
    · tabu搜索算法基本思想第104 页
    · 基于tabu方法的训练样本库维护第104-108 页
  · 基于训练样本库裁减的改进KNN算法第108-110 页
    · 基于训练样本库裁减的改进KNN算法第108-109 页
    · 仿真实验第109-110 页
  · 本章小结第110-111 页
第八章 总结和展望第111-114 页
  · 全文总结第111-113 页
  · 研究前景与展望第113-114 页
参考文献第114-126 页
发表论文和科研情况说明第126-127 页
致谢第127 页

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