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基于粗糙集的决策树分类算法研究

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基于粗糙集的决策树分类算法研究
[硕士毕业论文]
论文目录
 
摘要第1-3 页
ABSTRACT第3-6 页
第一章 绪论第6-10 页
  · 选题背景和意义第6-7 页
  · 决策树技术及粗糙集理论的研究现状第7-9 页
    · 决策树算法的研究现状第7-8 页
    · 粗糙集理论的研究现状第8-9 页
  · 本文研究内容第9 页
  · 本文的结构第9-10 页
第二章 决策树算法的分析与研究第10-19 页
  · 决策树算法的基本理论第10-14 页
    · 决策树的主要生成过程第10-11 页
    · 决策树算法的主要研究内容第11-13 页
    · 决策树的评价指标第13-14 页
  · 典型决策树算法的分析比较第14-18 页
    · ID3 算法第14-15 页
    · C4.5 算法第15-17 页
    · 其他方法第17 页
    · 几种算法的评价第17-18 页
  · 本章小结第18-19 页
第三章 粗糙集理论第19-24 页
  · 粗糙集简介第19 页
  · 粗糙集的基本概念第19-22 页
    · 知识的形式化定义第19-20 页
    · 等价关系与粗糙集合第20 页
    · 知识的粒度第20-21 页
    · 知识的简化和核第21 页
    · 知识的相对简化和相对核第21 页
    · 知识的依赖性第21-22 页
  · 知识表达系统第22 页
  · 决策信息系统第22 页
  · 粗糙集理论的特点及应用第22-23 页
  · 本章小结第23-24 页
第四章 连续属性离散化研究第24-32 页
  · 离散化问题的描述第24 页
  · 离散化算法的评价标准第24-25 页
  · 一种基于决策表的参照性离散化算法Ⅰ第25-27 页
    · 算法Ⅰ描述第25 页
    · 算法Ⅰ分析第25-27 页
  · 基于信息熵的离散化算法Ⅱ第27-31 页
    · 几个基本概念第27-29 页
    · 算法Ⅱ描述第29 页
    · 算法Ⅱ分析第29-31 页
  · 本章小结第31-32 页
第五章 基于粗糙集的决策树生成算法研究第32-44 页
  · 问题的背景第32 页
  · 条件属性的约简第32-36 页
    · 几个基本概念第33 页
    · 启发式相对较优约简算法描述第33-34 页
    · 算法实例分析第34-36 页
  · 基于分辨矩阵的单变量决策树生成算法SDTA第36-40 页
    · SDTA 算法描述第36 页
    · SDTA 算法分析与比较第36-40 页
      · SDTA 算法实例分析第36-39 页
      · 用ID3 算法构造决策树第39-40 页
  · 基于分辨矩阵的混合变量决策树生成算法HDTA第40-42 页
    · 混合变量决策树的概念第40 页
    · 混合变量决策树生成算法HDTA 描述第40-41 页
    · HDTA 算法分析与比较第41-42 页
  · 实验分析第42-43 页
  · 本章小结第43-44 页
第六章 总结第44-46 页
  · 本文主要工作第44 页
  · 工作展望第44-46 页
参考文献第46-48 页
致谢第48-49 页
研究生期间主要发表论文第49-50 页

本篇论文共50页,点击这进入下载页面
 
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