聚类分析及聚类结果评估算法研究
| 独创性声明 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 引言 | 第10-20页 |
| ·什么是数据挖掘 | 第10-12页 |
| ·数据挖掘功能 | 第12-13页 |
| ·客户细分 | 第12页 |
| ·交叉销售分析 | 第12页 |
| ·客户流失分析 | 第12-13页 |
| ·客户流失预测 | 第13页 |
| ·竞争对手发展情况预测 | 第13页 |
| ·聚类算法研究面临的挑战 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘的分类 | 第14-17页 |
| ·分类分析 | 第15-16页 |
| ·聚类分析 | 第16页 |
| ·关联分析 | 第16页 |
| ·序列分析 | 第16-17页 |
| ·孤立点分析 | 第17页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第17-20页 |
| ·问题定义 | 第17页 |
| ·数据收集和数据预处理 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘 | 第18页 |
| ·结果解释和评估 | 第18-20页 |
| 第二章 研究现状 | 第20-32页 |
| ·问题定义 | 第20-21页 |
| ·聚类分析算法的分类 | 第21-30页 |
| ·划分方法 | 第22-23页 |
| ·层次方法 | 第23-25页 |
| ·基于网格的方法 | 第25-27页 |
| ·基于模型的方法 | 第27页 |
| ·基于密度的方法 | 第27-30页 |
| ·聚类分析中的数据压缩问题 | 第30-31页 |
| ·聚类算法总结 | 第31-32页 |
| 第三章 聚类函数 | 第32-42页 |
| ·基于密度的聚类算法 | 第32页 |
| ·相关定义解释 | 第32-33页 |
| ·聚类模块算法描述 | 第33-34页 |
| ·聚类过程介绍 | 第34-37页 |
| ·聚类模块举例 | 第37-39页 |
| ·聚类参数分析 | 第39-40页 |
| ·数据集介绍 | 第40-42页 |
| 第四章 聚类质量评估 | 第42-46页 |
| ·模型的提出 | 第42页 |
| ·相关定义解释 | 第42-44页 |
| ·评估模块算法介绍 | 第44页 |
| ·聚类质量评估举例 | 第44-46页 |
| 第五章 SECDU和 SECUDF算法 | 第46-54页 |
| ·SECDU算法介绍 | 第46-48页 |
| ·爬山算法 | 第48-49页 |
| ·爬山算法介绍 | 第48页 |
| ·爬山算法的特点 | 第48-49页 |
| ·典型的爬山过程 | 第49页 |
| ·爬山算法的结束条件 | 第49页 |
| ·SECDUF算法介绍 | 第49-54页 |
| 第六章 性能测试与分析 | 第54-61页 |
| ·测试平台与方案介绍 | 第54页 |
| ·测试平台 | 第54页 |
| ·测试方案 | 第54页 |
| ·聚类及评估性能分析 | 第54-55页 |
| ·聚类质量测试 | 第55-56页 |
| ·聚类速度比较 | 第56-58页 |
| ·SECDU和 SECDUF的效率比较 | 第58-59页 |
| ·对具有层次分布特性数据集数据的聚类 | 第59-60页 |
| ·测试总结 | 第60-61页 |
| 第七章 聚类算法的应用 | 第61-68页 |
| ·系统构成 | 第61-62页 |
| ·系统相关数据介绍 | 第62-63页 |
| ·模块介绍 | 第63页 |
| ·用户管理 | 第63页 |
| ·聚类分析 | 第63-66页 |
| ·OLAP | 第66-68页 |
| 第八章 结束语 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 附录 | 第73页 |
