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金融数据挖掘中的增量聚类算法及应用研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-8页
1 绪论第8-17页
   ·研究背景第9-11页
   ·面临的问题第11-12页
   ·国内外概况和预测第12-15页
   ·论文的研究内容及其组织第15-17页
2 增量聚类算法研究及其改进第17-41页
   ·相异度(距离)的定义第17-19页
   ·相异度(距离)的计算第19-23页
   ·传统的聚类算法第23-26页
   ·核心树算法对传统增量算法的改进第26-36页
   ·实验及结果第36-39页
   ·本章小结第39-41页
3 概念层次生成算法的研究及其应用第41-52页
   ·聚类分析模型中的概念解释第41-42页
   ·属性值的离散化第42-48页
   ·概念属性的定义及其分类第48-49页
   ·概念层次生成算法第49-51页
   ·本章小结第51-52页
4 国家外汇信息管理决策支持系统中聚类算法实施方案第52-62页
   ·系统背景第52-53页
   ·系统目标及主要内容第53-56页
   ·系统主要功能第56-58页
   ·非现场监管中增量聚类算法的实施方案第58-60页
   ·本章小结第60-62页
5 结束语第62-64页
   ·全文总结第62-63页
   ·进一步的研究方向第63-64页
致谢第64-65页
参考文献第65-70页
附录(攻读学位期间发表论文目录)第70页

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