基于决策树和信息熵的属性约简算法研究

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基于决策树和信息熵的属性约简算法研究

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基于决策树和信息熵的属性约简算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第1章绪论	第10-16页
· 研究背景及意义	第10-11页
· 国内外研究现状及应用	第11-14页
· 论文结构	第14-16页
第2章数据挖掘及粗糙集简述	第16-26页
· 数据挖掘	第16-19页
· 数据挖掘的概念及分类	第16-18页
· 数据挖掘的功能及步骤	第18-19页
· 粗糙集	第19-25页
· 基本概念	第19-23页
· 属性约简	第23-25页
· 本章小结	第25-26页
第3章粗糙集属性约简算法	第26-34页
· 一般属性约简算法	第26-27页
· 基于重要度的属性约简算法	第27-28页
· 基于信息熵的属性约简算法	第28页
· 基于差别矩阵的属性约简算法	第28-31页
· 实例分析	第31-32页
· 本章小结	第32-34页
第4章变精度粗糙集的决策树构造算法	第34-46页
· 决策树	第34-35页
· 变精度粗糙集	第35-37页
· 基于变精度粗糙集的决策树构造算法	第37-40页
· 分类属性的选择	第37页
· 叶节点的选择	第37-38页
· 算法描述	第38-40页
· 实例分析	第40-44页
· 本章小结	第44-46页
第5章基于自适应粒子群和信息熵的属性约简算法	第46-60页
· 模糊粗糙集的基本概念	第46-49页
· 模糊等价关系的构造	第49-50页
· 基于自适应粒子群的模糊C均值聚类算法	第50-56页
· 模糊C均值聚类算法	第50-51页
· 自适应粒子群算法	第51-53页
· 算法描述	第53-54页
· 实例分析	第54-56页
· 基于自适应粒子群和信息熵的属性约简算法	第56页
· 实例分析	第56-58页
· 本章小结	第58-60页
第6章结论与展望	第60-62页
参考文献	第62-68页
致谢	第68-70页
作者攻读硕士学位期间主要成果	第70 页

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