数据挖掘中的聚类算法在工业园区经济发展中的比较应用--基于统计视角
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-15页 |
| 第一节 研究的意义 | 第8-9页 |
| 一、 现实意义 | 第8-9页 |
| 二、 理论意义 | 第9页 |
| 第二节 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 第三节 本文的研究思路 | 第13-15页 |
| 一、 研究路线 | 第13页 |
| 二、 难点和创新 | 第13-15页 |
| 第二章 从统计视角探讨数据挖掘中的聚类分析 | 第15-29页 |
| 第一节 基于统计视角的数据挖掘体系 | 第15-19页 |
| 一、 数据挖掘算法概述 | 第15-17页 |
| 二、 基于统计方法的聚类处理问题 | 第17-19页 |
| 第二节 基于统计视角的聚类分析的基本概念 | 第19-28页 |
| 一、 聚类分析基本思想 | 第19页 |
| 二、 聚类分析中不同数据类型的测度方式 | 第19-23页 |
| 三、 类之间的特征 | 第23-26页 |
| 四、 聚类分析统计算法综述 | 第26-28页 |
| 第三节 小结 | 第28-29页 |
| 第三章 研究思路和方法说明 | 第29-42页 |
| 第一节 研究方法的说明 | 第29页 |
| 第二节 聚类指标的提取 | 第29-41页 |
| 一、 综合评价指标体系设计 | 第30-32页 |
| 二、 提取评价指标的方法 | 第32-41页 |
| 第三节 小结 | 第41-42页 |
| 第四章 园区经济发展水平聚类分析的应用实例 | 第42-58页 |
| 第一节 聚类指标的提取 | 第42-56页 |
| 一、 指标的提取 | 第43页 |
| 二、 基于层次分析法的聚类 | 第43-52页 |
| 三、 基于主成分分析的聚类 | 第52-56页 |
| 第二节 园区经济差异原因分析及解决方法 | 第56-57页 |
| 一、 自然及资源条件的差异 | 第56页 |
| 二、 投资政策的差异 | 第56-57页 |
| 三、 解决方法 | 第57页 |
| 第三节 小结 | 第57-58页 |
| 第五章 总结 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 附录 | 第63-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 在读期间的研究成果 | 第75页 |
