一种基于CR树的数据挖掘可视化框架
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第14-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第14-15页 |
| 1.2 研究内容和主要贡献 | 第15-16页 |
| 1.3 本文的组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 数据挖掘与可视化 | 第17-34页 |
| 2.1 数据挖掘概述 | 第17-20页 |
| 2.1.1 数据挖掘基本任务 | 第17-18页 |
| 2.1.2 数据挖掘生命周期 | 第18-20页 |
| 2.2 可视化概述 | 第20-33页 |
| 2.2.1 信息可视化 | 第20-25页 |
| 2.2.2 数据挖掘模型可视化 | 第25-29页 |
| 2.2.3 数据挖掘可视化框架 | 第29-33页 |
| 2.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 基于质心距离分裂的CR树 | 第34-47页 |
| 3.1 R树概述 | 第34-38页 |
| 3.1.1 插入算法 | 第34-37页 |
| 3.1.2 R树存在问题 | 第37-38页 |
| 3.2 CR树 | 第38-43页 |
| 3.2.1 CR树节点 | 第38-39页 |
| 3.2.2 CR树插入算法 | 第39-41页 |
| 3.2.3 CR树的搜索算法 | 第41-42页 |
| 3.2.4 CR树的删除算法 | 第42-43页 |
| 3.3 实验分析 | 第43-46页 |
| 3.3.1 实验数据集 | 第43页 |
| 3.3.2 实验设计 | 第43页 |
| 3.3.3 实验环境 | 第43-44页 |
| 3.3.4 实验结果分析 | 第44-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 一种基于CR树的数据挖掘可视化框架 | 第47-63页 |
| 4.1 数据挖掘可视化任务 | 第47-48页 |
| 4.2 框架概述 | 第48-49页 |
| 4.3 决策树和神经网络中间数据的统一表示 | 第49-54页 |
| 4.3.1 决策树可视化 | 第50-51页 |
| 4.3.2 神经网络可视化 | 第51-52页 |
| 4.3.3 分析小结 | 第52-54页 |
| 4.4 UI | 第54-55页 |
| 4.4.1 导航视图 | 第54-55页 |
| 4.4.2 模型视图 | 第55页 |
| 4.4.3 时间轴 | 第55页 |
| 4.5 可视化 | 第55-56页 |
| 4.6 数据管理 | 第56-59页 |
| 4.6.1 节点索引 | 第57-58页 |
| 4.6.2 中间数据索引 | 第58页 |
| 4.6.3 数据过滤器 | 第58-59页 |
| 4.7 系统搭建 | 第59-61页 |
| 4.7.1 数据集 | 第59页 |
| 4.7.2 搭建过程 | 第59-60页 |
| 4.7.3 界面简介 | 第60-61页 |
| 4.8 本章小结 | 第61-63页 |
| 第五章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 5.1 工作总结 | 第63页 |
| 5.2 研究展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
