| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-11页 |
| 1.1.1 数据挖掘及可视化技术在健康分析中的应用 | 第8页 |
| 1.1.2 北京市社区健康小屋介绍 | 第8-11页 |
| 1.2 研究目的和难点 | 第11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.4 研究内容 | 第13页 |
| 1.5 本文主要结构 | 第13-15页 |
| 第二章 相关技术与工具介绍 | 第15-20页 |
| 2.1 凝聚层次聚类算法 | 第15-16页 |
| 2.2 K-MEANS算法 | 第16-17页 |
| 2.3 决策树 | 第17-19页 |
| 2.3.1 C4.5算法原理 | 第18-19页 |
| 2.4 数据挖掘与可视化工具 | 第19页 |
| 2.4.1 D3.js | 第19页 |
| 2.4.2 R语言 | 第19页 |
| 2.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 社区健康数据分析平台设计与数据预处理 | 第20-29页 |
| 3.1 社区健康数据分析平台介绍 | 第20-24页 |
| 3.1.1 平台框架 | 第20-21页 |
| 3.1.2 功能介绍 | 第21-22页 |
| 3.1.3 数据库设计 | 第22-24页 |
| 3.2 原始数据预处理 | 第24-28页 |
| 3.2.1 原始数据特点 | 第24-25页 |
| 3.2.2 数据清理 | 第25页 |
| 3.2.3 数据集成 | 第25-27页 |
| 3.2.4 数据规约 | 第27页 |
| 3.2.5 数据变换 | 第27-28页 |
| 3.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 医疗穿戴设备ANDROID客户端 | 第29-42页 |
| 4.1 系统框架 | 第29-30页 |
| 4.2 功能介绍 | 第30-33页 |
| 4.2.1 硬件功能介绍 | 第30页 |
| 4.2.2 软件功能介绍 | 第30-33页 |
| 4.3 数据库设计 | 第33-34页 |
| 4.3.1 实体联系图表设计 | 第33页 |
| 4.3.2 表结构设计 | 第33-34页 |
| 4.4 系统功能模块实现 | 第34-40页 |
| 4.4.1 程序包结构 | 第35-36页 |
| 4.4.2 登录模块程序描述 | 第36-37页 |
| 4.4.3 用户管理模块程序描述 | 第37-38页 |
| 4.4.4 低功耗蓝牙模块程序描述 | 第38-39页 |
| 4.4.5 体温测量模块程序描述 | 第39-40页 |
| 4.5 软件界面展示 | 第40-41页 |
| 4.5.1 界面流程 | 第40页 |
| 4.5.2 界面展示 | 第40-41页 |
| 4.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 聚类分析技术在社区疾病分布中的应用 | 第42-48页 |
| 5.1 疾病判定与区域划分标准介绍 | 第42-43页 |
| 5.1.1 常见疾病判定标准 | 第42页 |
| 5.1.2 行政区功能划分标准 | 第42-43页 |
| 5.2 凝聚层次聚类在社区疾病分布中的应用 | 第43-45页 |
| 5.2.1 沃德法计算距离 | 第43页 |
| 5.2.2 高维空间下的距离计算 | 第43-44页 |
| 5.2.3 凝聚层次聚类结果 | 第44-45页 |
| 5.3 K-MEANS算法在社区疾病分布中的应用 | 第45-46页 |
| 5.3.1 K-means算法具体过程 | 第45页 |
| 5.3.2 K-Means聚类结果 | 第45-46页 |
| 5.4 凝聚层次聚类与K-MEANS算法评估 | 第46-47页 |
| 5.4.1 准确性 | 第46-47页 |
| 5.4.2 可解释性 | 第47页 |
| 5.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第六章 社区健康数据分析平台结果展示 | 第48-54页 |
| 6.1 数据管理界面展示 | 第48-49页 |
| 6.2 统计分析界面展示 | 第49-50页 |
| 6.3 区域疾病地图展示 | 第50-53页 |
| 6.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第七章 工作总结及展望 | 第54-55页 |
| 7.1 总结 | 第54页 |
| 7.2 展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 在学期间的研究成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |