ID3算法的研究及在以政府决策为主题的挖掘系统中的应用

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ID3算法的研究及在以政府决策为主题的挖掘系统中的应用

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ID3算法的研究及在以政府决策为主题的挖掘系统中的应用

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-5页
目录	第5-7页
第一章绪论	第7-13页
· 课题的研究背景	第7-9页
· 课题研究内容、目的和意义	第9-12页
· 课题的研究内容	第9-10页
· 课题的目的和意义	第10-11页
· 课题的最新进展	第11-12页
· 本文组织结构	第12-13页
第二章数据挖掘的基本理论	第13-26页
· 数据挖掘的定义	第13-14页
· 技术上的定义及含义	第13-14页
· 商业角度的定义	第14页
· 数据挖掘基本步骤	第14-15页
· 数据挖掘方法分类	第15-18页
· 数据挖掘的度量	第18-19页
· 数据挖掘问题	第19-20页
· 数据库及其与数据挖掘的关系	第20-22页
· 数据仓库及其与数据挖掘的关系	第22-24页
· OLAP	第24-25页
· 决策支持系统与数据挖掘的关系	第25-26页
第三章决策树方法	第26-37页
· 决策树的概述	第26-27页
· 决策树的优劣	第27-28页
· 信息论概述	第28-31页
· 熵理论简介	第28-29页
· 信息论简介	第29-30页
· 信息论决策树学习中的应用	第30-31页
· ID3学习算法	第31-37页
· ID3算法的基本思想	第31-32页
· ID3算法描述	第32-33页
· ID3算法的实例	第33-36页
· ID3算法的优劣	第36-37页
第四章基于ID3算法的改进	第37-44页
· 算法基本思想	第37页
· 算法描述	第37-38页
· 样例测试	第38-43页
· 测试结果分析与评价	第43-44页
第五章以政府决策为主题的数据挖掘系统设计及实现	第44-51页
· 系统的需求	第44页
· 实现环境	第44页
· 系统流程图	第44-45页
· 系统的模块构成	第45-47页
· 系统的主要功能函数的实现	第47-51页
第六章总结与展望	第51-53页
· 本文总结	第51页
· 工作展望	第51-53页
参考文献	第53-55页
致谢	第55 页

本篇论文共55页，点击这进入下载页面。

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