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基于SOM聚类的数据挖掘方法及其应用研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-8页
目录第8-10页
第一章 绪论第10-20页
   ·数据挖掘概述第10-11页
   ·数据可视化技术及其应用第11-13页
     ·数据可视化技术介绍第11-13页
     ·数据可视化技术在模式识别调优中的应用第13页
   ·SOM算法介绍第13-17页
     ·典型的 SOM 算法第14-16页
     ·几种 SOM 算法的变体第16-17页
   ·电信数据挖掘第17-18页
   ·论文主要内容安排第18-20页
第二章 基于 SOM 的可视化聚类算法 VC-SOM第20-31页
   ·引言第20-21页
   ·传统聚类算法及其存在的问题第21-25页
     ·聚类算法概述第21-23页
     ·聚类数目的选择第23-25页
   ·基于 SOM 的可视化聚类算法 VC-SOM第25-27页
     ·聚簇分布特征图第25-26页
     ·VC-SOM 算法训练步骤第26-27页
   ·仿真研究第27-30页
     ·数据集介绍第27-28页
     ·算法仿真与聚类结果评价第28-30页
   ·结论第30-31页
第三章 基于 SOM 的多中心聚类算法 MCC-SOM第31-40页
   ·引言第31-33页
     ·划分聚类算法第31-32页
     ·层次聚类算法第32-33页
   ·CURE 算法第33-35页
   ·基于 SOM 的多中心聚类算法 MCC-SOM第35-38页
     ·传统 SOM 聚类算法第35-36页
     ·MCC-SOM 算法基本思想及其实现第36-38页
   ·仿真研究第38-39页
   ·结论第39-40页
第四章 基于 SOM 聚类的数据挖掘算法应用研究第40-53页
   ·引言第40页
   ·商业智能与电信数据挖掘第40-43页
     ·商业智能体系结构概述第41-42页
     ·电信中的数据挖掘第42-43页
   ·基于 SOM 聚类的数据挖掘算法第43-45页
     ·算法主要思想及应用中的问题解决第44-45页
     ·算法实施步骤第45页
   ·电信客户分群的应用研究第45-52页
     ·数据集描述第45-46页
     ·客户分群与结果解释第46-52页
   ·结论第52-53页
第五章 结论与展望第53-55页
参考文献第55-63页
作者在攻读硕士学位期间撰写的论文第63-64页
致谢第64页

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