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第一章绪论
1.1引言
1.2关联规则挖掘的研究现状
1.2.1基本概念
1.2.2关联规则挖掘算法研究现状
1.3聚类挖掘的研究现状
1.3.1基本概念
1.3.2聚类算法的研究现状
1.4统计学中的抽样调查基本概念及术语
1.5数据挖掘中的抽样技术
1.5.1抽样在数据挖掘中的作用
1.5.2数据挖掘中的抽样技术与统计学中的抽样技术的比较
1.5.3抽样在数据挖掘中应用的研究现状
1.5.4抽样在数据挖掘中需要考虑的问题
1.6论文研究背景及工作内容
1.7论文的组织与结构
第二章密度偏差抽样简介
2.1随机抽样和偏差抽样对比分析
2.2密度偏差抽样理论
2.3基于核函数的密度估计
2.4小结
第三章基于网格的密度偏差抽样算法
3.1引言
3.2网格的概念
3.3基于网格的密度偏差抽样算法
3.3.1 G_DBS的实现
3.3.2基于网格的密度偏差抽样算法
3.4实验测试
3.4.1样本质量对比分析
3.4.2 G_DBS与RS、DBS算法执行时间分析
3.5小结
第四章G_DBS在海量数据挖掘中的应用
4.1密度偏差抽样在关联规则中的应用
4.1.1基于密度偏差抽样的加权挖掘频繁项集的算法
4.1.2 DBS-WR算法描述
4.2 DBS-WR实验测试
4.2.1 DBS-WR算法的效率测试
4.2.2 DBS-WR算法的正确率测试
4.3密度偏差抽样在聚类中的应用
4.4基于G_DBS的聚类挖掘实验测试
4.5小结
第五章结论
致谢
攻读硕士学位期间从事的主要科研工作及发表的论文
参考文献
重庆邮电大学;