| 摘要 | 第1-7页 |
| ABCTRACT | 第7-9页 |
| 第1章 文献综述 | 第9-17页 |
| 第2章 绪论 | 第17-21页 |
| 2．1 研究的目的和意义 | 第17-18页 |
| 2．2 研究的目标与内容 | 第18-19页 |
| 2．3 技术线路 | 第19页 |
| 2．4 关键问题和技术难点 | 第19-21页 |
| 第3章 聚类分析 | 第21-29页 |
| 3．1 聚类挖掘要求、应用和数据类型 | 第21-23页 |
| 3．2 聚类分析算法 | 第23-25页 |
| 3．3 基于划分的CLARA聚类方法 | 第25-29页 |
| 第4章 场和云理论 | 第29-42页 |
| 4．1 场 | 第29-30页 |
| 4．2 场强函数 | 第30-34页 |
| 4．3 数据的不确定性 | 第34-36页 |
| 4．4 云理论 | 第36-39页 |
| 4．5 改进的CLARA聚类算法 | 第39-42页 |
| 第5章 聚类挖掘实例 | 第42-47页 |
| 5．1 空气质量监测数据挖掘的可行性 | 第42-43页 |
| 5．2 蔬菜基地空气质量监测评价 | 第43-47页 |
| 第6章 结论 | 第47-49页 |
| 6．1 初步结论 | 第47-48页 |
| 6．2 展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-54页 |
| 附录1 | 第54-59页 |
| 附录2 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 在学期间所发表的文章 | 第62页 |