| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 我国科学技术研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2 本文的数据来源 | 第11-13页 |
| 1.3 数据挖掘 | 第13页 |
| 1.4 本文的主要工作 | 第13-14页 |
| 1.5 本文的主要目的 | 第14-15页 |
| 1.6 本文选择主成分分析和聚类分析算法的原因 | 第15-16页 |
| 1.7 本文的主体框架 | 第16-17页 |
| 1.8 本章小结 | 第17-18页 |
| 第2章 理论部分介绍 | 第18-27页 |
| 2.1 主成分分析 | 第18-20页 |
| 2.2 SPSS统计学软件 | 第20-22页 |
| 2.3 聚类分析 | 第22-25页 |
| 2.3.1 聚类分析简介 | 第22-24页 |
| 2.3.2 K均值聚类分析 | 第24-25页 |
| 2.4 MATLAB软件 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 主成分分析在分地区科学技术数据研究中的应用 | 第27-45页 |
| 3.1 数据预处理 | 第27-29页 |
| 3.2 主成分分析过程 | 第29-42页 |
| 3.3 主成分综合得分结果 | 第42-44页 |
| 3.4 我国科学技术研究的参考意见 | 第44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 聚类分析在分地区科学技术数据研究中的应用 | 第45-49页 |
| 4.1 数据综合处理 | 第45页 |
| 4.2 K均值聚类过程 | 第45-46页 |
| 4.3 聚类分析结果及分析 | 第46-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 总结及展望 | 第49-51页 |
| 5.1 全文总结 | 第49-50页 |
| 5.2 展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |