| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景与意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·聚类分析的研究现状 | 第10-11页 |
| ·有效性指标的研究现状 | 第11页 |
| ·数据可视化研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文主要内容和创新点 | 第12-14页 |
| ·主要内容 | 第12-13页 |
| ·主要创新点 | 第13-14页 |
| 第二章 聚类分析可视化与有效性指标 | 第14-24页 |
| ·聚类分析概述 | 第14-19页 |
| ·聚类分析简介 | 第14-15页 |
| ·聚类算法分类 | 第15-18页 |
| ·聚类算法的评价 | 第18-19页 |
| ·聚类有效性指标 | 第19-22页 |
| ·聚类有效性指标简述 | 第19-20页 |
| ·聚类有效性指标的评判标准 | 第20-21页 |
| ·有效性指标的分类 | 第21-22页 |
| ·聚类分析可视化原理 | 第22-23页 |
| ·数据可视化概念与特点 | 第22页 |
| ·数据可视化技术分类 | 第22-23页 |
| ·Weka 可视化数据挖掘平台 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 一种新的基于网格的聚类算法 | 第24-38页 |
| ·GGCA 算法描述 | 第24-26页 |
| ·基于网格的聚类算法原理 | 第24-25页 |
| ·算法流程 | 第25-26页 |
| ·网格二分指标图 | 第26-31页 |
| ·网格量化尺度对聚类结果的影响 | 第26-27页 |
| ·网格二分指标确定流程 | 第27-28页 |
| ·算法分析 | 第28-29页 |
| ·实验结果分析 | 第29-31页 |
| ·顶点比对合并单元格 | 第31-33页 |
| ·网格连接条件对聚类的影响 | 第31-32页 |
| ·顶点比对思想 | 第32页 |
| ·合并单元格流程 | 第32-33页 |
| ·算法分析 | 第33页 |
| ·可视化结果显示 | 第33-36页 |
| ·网格二分过程图 | 第33-34页 |
| ·聚类结果的统计直方图 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 基于网格的OPTICS 算法 | 第38-50页 |
| ·OPTICS 算法背景介绍 | 第38-39页 |
| ·基于网格的OPTICS 算法描述 | 第39-41页 |
| ·算法原理分析 | 第39-40页 |
| ·算法描述 | 第40-41页 |
| ·网格算法对数据集进行压缩 | 第41-44页 |
| ·对代表点进行排序 | 第44-45页 |
| ·实验结果分析 | 第45-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 基于二阶差分的聚类有效性指标 | 第50-63页 |
| ·Gap 统计基本原理 | 第50-52页 |
| ·一种新的基于二阶差分的Gap 统计指标 | 第52-56页 |
| ·新的Gap 统计指标描述 | 第52页 |
| ·Gap 统计指标的局限性 | 第52-54页 |
| ·实验结果分析 | 第54-56页 |
| ·Davies-Bouldin 与Dunn 指标简介 | 第56-58页 |
| ·Davies-Bouldin 指标简介 | 第56-57页 |
| ·Dunn 指标简介 | 第57-58页 |
| ·基于二阶差分的DB 与Dunn 指标 | 第58-62页 |
| ·一种新的基于网格的距离测度 | 第58-59页 |
| ·基于二阶差分的DB 和Dunn 指标 | 第59页 |
| ·实验结果分析 | 第59-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·总结 | 第63-64页 |
| ·展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |