| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-6页 |
| 1 引言 | 第6-11页 |
| ·问题的提出 | 第6-7页 |
| ·论文研究背景 | 第7-9页 |
| ·主要研究内容 | 第9页 |
| ·论文的结构安排 | 第9-11页 |
| 2 聚类分析 | 第11-23页 |
| ·数据挖掘技术的发展 | 第11-12页 |
| ·聚类分析的定义 | 第12-13页 |
| ·聚类算法要求 | 第13-14页 |
| ·聚类分析中的数据类型 | 第14-18页 |
| ·主要聚类算法的分类 | 第18-21页 |
| ·聚类分析在数据挖掘中的应用 | 第21-23页 |
| 3 模糊聚类算法 | 第23-41页 |
| ·模糊理论 | 第23-27页 |
| ·模糊聚类理论发展 | 第27-28页 |
| ·模糊ISODATA 算法 | 第28-34页 |
| ·模糊ISODATA 算法的改进 | 第34-41页 |
| 4 CRM 系统与客户分类管理 | 第41-54页 |
| ·CRM 系统 | 第41-49页 |
| ·客户分类 | 第49-54页 |
| 5 基于改进的模糊ISODATA 算法的客户分类系统 | 第54-65页 |
| ·客户数据 | 第54-60页 |
| ·系统实现 | 第60-62页 |
| ·聚类实例分析 | 第62-65页 |
| 6 结论 | 第65-67页 |
| ·本文的工作与创新 | 第65-66页 |
| ·未来的工作 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 研究生期间科研成果简介 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |