基于微粒群优化算法的聚类分析及其在学生成绩管理中的应用

摘要	第1-7页
Abstract	第7-9页
第一章 绪论	第9-15页
·数据挖掘技术及研究现状	第9-10页
·聚类分析及研究现状	第10-12页
·本文研究的背景及意义	第12-13页
·本文主要研究的内容及创新点	第13-15页
第二章 聚类分析	第15-22页
·聚类分析概述	第15页
·聚类分析中的数据类型	第15-17页
·聚类分析中距离的度量	第17-18页
·聚类方法的分类	第18-19页
·聚类的过程	第19页
·基于质心的划分算法:K-平均聚类算法	第19-22页
第三章 微粒群优化算法	第22-30页
·智能算法概述	第22-23页
·群体智能概述	第23-24页
·微粒群优化算法	第24-30页
第四章 基于微粒群算法的聚类分析的研究	第30-38页
·K-平均算法的优点及存在的主要问题	第30-31页
·K-平均算法的研究与改进	第31-35页
·微粒群算法的研究	第35页
·基于微粒群的聚类分析算法的改进	第35-38页
第五章 基于微粒群的聚类分析在成绩管理中的应用	第38-47页
·引言	第38-39页
·传统成绩等级划分方法的主要缺点	第39页
·应用基于微粒群优化算法的聚类分析来划分成绩	第39-47页
结束语	第47-48页
参考文献	第48-51页
致谢	第51-52页
攻读学位期间发表的学术论文目录	第52页