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基于Weka平台的关联分析算法研究

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基于Weka平台的关联分析算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第1章 绪论第10-19页
  · 研究背景及选题意义第10-11页
  · 数据挖掘概述第11-16页
    · 数据挖掘简介第11-12页
    · 数据挖掘的任务第12-13页
    · 数据挖掘的常用方法第13-16页
  · 国内外现状第16-18页
    · 数据挖掘研究现状第16页
    · 关联分析算法研究现状第16-18页
  · 论文的内容安排第18-19页
第2章 关联分析算法第19-33页
  · 关联分析算法研究的基本内容第19-25页
    · 关联分析的基本问题第19-23页
    · 频繁项集的产生第23-24页
    · 基于先验原理的剪枝技术第24-25页
  · 规则的产生及兴趣度的客观度量第25-29页
    · 规则的产生第25-26页
    · 兴趣度客观度量第26-29页
  · 常用的关联分析算法第29-31页
    · Apriori算法第29-30页
    · FP-growth算法第30-31页
    · 其他算法第31页
  · 本章小结第31-33页
第3章 Apriori算法分析及优化第33-41页
  · Apriori算法分析第33-35页
    · Apriori算法原理第33页
    · Apriori算法图示第33-35页
  · Apriori算法的优化第35-36页
    · 编码规则第35页
    · 优化算法原理第35-36页
  · 优化算法实例第36-38页
  · 算法实验分析与评价第38-40页
  · 本章小结第40-41页
第4章 关联分析算法在Weka中的实现第41-53页
  · 数据挖掘工具Weka第41-47页
    · Weka平台简介第41页
    · Weka数据格式第41-44页
    · 用户接口第44-46页
    · 探索者图形用户界面第46-47页
  · 实验第47-51页
    · 数据处理第47-48页
    · 实验结果与分析第48-51页
  · 本章小结第51-53页
第5章 总结与展望第53-55页
  · 总结第53页
  · 展望第53-55页
参考文献第55-58页
致谢第58-59页
攻读学位期间参加的科研项目和成果第59页

本篇论文共59页,点击这进入下载页面
 
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