基于空间聚类的投资决策支持系统

第一章 绪论	第1-13页
·选题的背景和研究意义	第6-8页
·研究动态	第8-10页
·空间数据挖掘的研究热点	第8-9页
·空间聚类算法的研究现状	第9-10页
·本课题的理论意义以及本人所做的工作	第10-12页
·本课题的理论意义	第10页
·本课题解决的问题和解决问题的途径	第10-12页
·论文结构	第12-13页
第二章 空间数据挖掘的相关概念	第13-23页
·SDM所能发现的知识	第13-15页
·SDM方法	第15-17页
·SDM模型	第17-21页
·SDM的应用	第21-23页
第三章 空间数据的转换	第23-30页
·空间数据的数据特点	第23-25页
·拓扑关系	第23页
·方位关系	第23-24页
·度量关系	第24-25页
·非空间数据对空间数据的依赖关系	第25页
·空间数据的转化	第25-30页
·空间数据转化流程图	第26页
·空间数据转化方法	第26页
·数据预处理方法	第26-30页
第四章 基于空间聚类的投资决策支持系统	第30-37页
·引言	第30页
·系统功能简介	第30-31页
·系统的总体构架	第31页
·系统模块详细介绍	第31-37页
·数据预处理模块	第31页
·特征挖掘模块	第31-35页
·规则库模块	第35-36页
·可视化模块	第36-37页
第五章 基于客户分布区域特征的投资决策分析	第37-47页
·数据预处理模块的实现	第37-44页
·空间谓词	第38页
·数据绑定	第38-39页
·属性归纳	第39-40页
·空间概念层次树	第40-44页
·空间数据中的聚类挖掘	第44-45页
·聚类结果分析	第45-46页
·可视化结果	第46-47页
第六章 总结与展望	第47-51页
·全文的工作总结	第47页
·存在的问题及对未来的展望	第47-51页
致谢	第51-52页
学位论文独创性声明、学位论文知识产权权属声明	第52页