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声明
第一章 绪论
1.1课题背景
1.2研究现状
1.2.1分类算法的研究现状
1.2.2维度规约的研究现状
1.2.3代价敏感数据挖掘的研究现状
1.3存在问题
1.4论文的主要研究
1.4.1研究目标
1.4.2论文的创新点
1.5本文结构
第二章 基于主成分分析的多变量决策树模型
2.1引言
2.2决策树分类算法
2.2.1决策树算法的定义
2.2.2构建决策树的主要步骤
2.2.3决策树研究进展及主要研究方向
2.3维度规约和多变量决策树
2.3.1数据挖掘的流程和步骤
2.3.2数据预处理的常用方法
2.3.3维规约问题研究
2.3.4决策树算法维度规约的问题
2.3.5多变量决策树
2.4基于主成分分析的多变量决策树
2.4.1主成分分析
2.4.2主成分分析和多变量决策树的结合
2.4.3基于PCA的多变量决策树在代价敏感数据挖掘中的优势
2.5本章小结
第三章 多变量决策树在代价敏感数据挖掘中的研究
3.1引言
3.2代价敏感数据挖掘算法研究
3.2.1代价的定义和分类
3.2.2不平衡数据和代价敏感数据挖掘
3.2.3不平衡数据挖掘面临的困难
3.2.4现有代价敏感数据挖掘算法比较
3.2.5 MetaCost算法
3.3 PCAmetacost算法
3.3.1算法的提出
3.3.2算法思想
3.3.3算法的运作过程示例
3.4本章小节
第四章 多变量决策树代价敏感算法的应用
4.1引言
4.2邮政储蓄数据挖掘系统介绍
4.2.1邮政储蓄介绍
4.2.2邮政储蓄的挖掘领域
4.2.3邮政储蓄数据挖掘系统
4.3系统的体系结构
4.3.1表现层
4.3.2逻辑层
4.3.3数据层
4.4数据挖掘算法子模块的设计
4.4.1算法输入子模块设计说明
4.4.2算法子模块设计说明
4.4.3结果保存子模块设计说明
4.5本章小结
第五章 实验结果及分析
5.1引言
5.1评估指标
5.1.1混合矩阵和基本评价指标
5.1.2用正确率衡量分类算法的局限性
5.1.3可视化评价指标ROC
5.2标准数据集验证
5.2.1数据集介绍
5.2.2实验结果及分析
5.3邮政储蓄实际数据验证
5.3.1数据介绍
5.3.2实验结果及分析
5.4本章小结
结论
参考文献
攻读学位期间取得的研究成果
致谢