| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 引言 | 第10-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·本文的主要工作 | 第11页 |
| ·本文的组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 数据挖掘聚类分析 | 第13-28页 |
| ·聚类的定义 | 第13页 |
| ·聚类分析 | 第13-14页 |
| ·聚类算法的要求 | 第14-15页 |
| ·聚类分析中的数据类型 | 第15-16页 |
| ·聚类分析中的相似性度度量方法 | 第16-19页 |
| ·聚类分析中聚类准则函数 | 第19-22页 |
| ·主要聚类算法分类 | 第22-27页 |
| ·小结 | 第27-28页 |
| 第三章 聚类算法在车险CRM 分析中的应用 | 第28-42页 |
| ·基于数据挖掘的车险CRM 系统 | 第28-33页 |
| ·数据挖掘主题与模型 | 第33-42页 |
| 第四章 聚类初始化方法研究和K-MEANS 算法改进研究 | 第42-70页 |
| ·引言 | 第42-43页 |
| ·主要聚类初始化方法 | 第43-50页 |
| ·K-MEANS 算法改进 | 第50-65页 |
| ·K-MEANS 算法的并行化改进方向 | 第65-70页 |
| 第五章 CIMINER 数据挖掘系统设计 | 第70-80页 |
| ·主流数据挖掘系统研究分析 | 第70-73页 |
| ·CIMINER 数据挖掘原型系统 | 第73-80页 |
| 第六章 总结和展望 | 第80-82页 |
| ·总结 | 第80页 |
| ·展望 | 第80-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-88页 |
| 硕士期间研究成果 | 第88-89页 |