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第一章 绪论
第一节 数据挖掘的发展现状及主要研究内容
1.1.1 数据挖掘的发展现状
1.1.2 数据挖掘的研究内容
第二节 论文的研究背景及意义
第三节 论文内容及组织结构
第二章 数据分类挖掘算法概述
第一节 数据分类挖掘的含义
2.1.1 数据分类的概念
2.1.2 数据分类的过程
2.1.3 数据分类的常用方法
2.1.4 数据分类与预测的区别
第二节 数据分类挖掘的定义
第三节 数据分类挖掘的算法与实现
2.3.1 决策树分类算法的原理
2.3.2 贝叶斯分类器的原理
2.3.3 分类规则学习器的原理
第四节 本章小节
第三章“人格特征数据库”的数据预处理
第一节 心理测验简介
第二节 心理测验的使用
3.2.1 心理测验的实施要领
3.2.2 心理测验的计分方法
3.2.3 心理测验的结果的解释
3.2.4 人格测验的含义
第三节 艾森克人格特征心理测试
第四节 人格特征数据库简介
3.4.1 数据来源及目的
3.4.2“人格特征数据库”结构以及内容:
3.4.3“人格特征数据库”的数据预处理
第五节 本章小结
第四章 分类挖掘算法在“人格特征数据库”中的实现
第一节 机器学习概述
第二节 weka系统简介
第三节 评估机器学习成果
第四节 各种不同的学习算法在“人格特征数据库”中的实验
4.4.1 决策树分类算法在“人格特征数据库”中的实现
4.4.2 朴素贝叶斯分类在人格特征数据库中的实现
4.4.3 基于规则的分类算法在人格特征数据库中的实现
第五节 本章小节
第五章“人格特征数据库”中不同学习方案的比较
第一节 三种分类学习方案结果的比较
5.1.1 分类模型的测试
5.1.2 三种学习方案的比较
第二节“人格特征数据库”中分类学习结果分析
第三节 本章小节
第六章 总结与展望
第一节 总结
第二节 展望
参考文献
致谢
个人简历