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分类规则挖掘在金融中的应用

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分类规则挖掘在金融中的应用
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-12页
第1章 绪论第12-16页
  · 研究背景及意义第12-13页
  · 规则挖掘的研究现状第13-14页
  · 本文主要内容第14页
  · 论文组织结构第14-16页
第2章 规则挖掘综述第16-28页
  · 规则挖掘的方法第16-23页
    · 关联规则挖掘算法第16-18页
    · 分类规则挖掘算法第18-23页
      · 决策树算法第18-20页
      · 贝叶斯分类第20-22页
      · 神经网络第22-23页
  · 规则挖掘相关技术第23-27页
    · 离群点检测技术第23-26页
    · 数据预处理技术第26页
    · 降维技术第26-27页
  · 本章小结第27-28页
第3章 金融对账问题的定义与转换第28-40页
  · 项目背景和需求第28-30页
  · 问题的转换第30-32页
  · 数据预处理第32-34页
    · 数据清洗第32页
    · 数据集成第32-33页
    · 数据转换第33-34页
  · 特征选择第34-37页
    · 遗传算法第34-36页
    · 人机交互的迭代方式第36-37页
  · 距离定义第37-38页
  · 金融规则挖掘的不同场景第38-39页
  · 本章小结第39-40页
第4章 监督的分类规则挖掘第40-63页
  · 基于决策树的规则挖掘第40-44页
    · 决策树的构建步骤第40-43页
    · 优缺点分析第43-44页
  · 非平衡数据集的规则挖掘第44-50页
    · 数据非平衡对规则挖掘的影响第44-45页
    · 非平衡问题的解决方法第45-46页
    · 基于KNN的样本选择第46-48页
    · 非平衡数据规则挖掘系统方案第48-50页
  · 结果的评价指标第50-51页
  · 实验设计第51-62页
    · 实验数据来源第51-53页
    · 非平衡数据集对比实验第53-58页
      · 一般的决策树算法第53-54页
      · 随机欠采样方法第54-55页
      · 随机过采样方法第55-56页
      · 基于KNN的样本选择方法第56-57页
      · 实验对比第57-58页
    · 平衡数据集对比实验第58-61页
      · 一般的决策树算法第58-59页
      · 基于KNN的样本选择方法第59-61页
    · 实验总结第61-62页
  · 本章小结第62-63页
第5章 非监督的分类规则挖掘第63-86页
  · 基于聚类的规则挖掘第63-68页
    · 基于聚类的规则挖掘介绍第63-64页
    · K-Modes算法介绍第64-66页
    · 基于聚类的规则挖掘整体框架第66-67页
    · 优缺点分析第67-68页
  · 基于LOF算法的规则挖掘第68-77页
    · LOF算法介绍第68-71页
    · 结果的评价标准第71-72页
    · 改进的LOF算法第72-74页
    · 基于LOF算法的规则挖掘整体框架第74-76页
    · 优缺点分析第76-77页
  · 实验设计第77-84页
    · LOF算法实验结果第77-79页
    · 非平衡数据集对比实验第79-81页
    · 平衡数据集对比实验第81-84页
    · 实验总结第84页
  · 本章小结第84-86页
第6章 总结与展望第86-88页
  · 论文总结第86页
  · 对未来研究的展望第86-88页
参考文献第88-90页
攻读硕士学位期间主要的研究成果第90-91页
致谢第91页

本篇论文共91页,点击这进入下载页面
 
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