基于可拓聚类方法的数据挖掘研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 0 前言 | 第11-12页 |
| 1 绪论 | 第12-19页 |
| ·研究背景及其意义 | 第12-13页 |
| ·研究背景及其依据 | 第12-13页 |
| ·研究意义 | 第13页 |
| ·国内外研究现状及发展动态 | 第13-17页 |
| ·数据挖掘研究现状 | 第13-15页 |
| ·可拓学研究现状 | 第15-16页 |
| ·发展动态 | 第16-17页 |
| ·研究方法和主要内容 | 第17-18页 |
| ·本文的创新之处 | 第18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 2 数据挖掘相关理论及其研究综述 | 第19-31页 |
| ·数据挖掘的基本概况 | 第19-20页 |
| ·数据挖掘的特点 | 第20-21页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第21-24页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第24-26页 |
| ·数据挖掘的方法 | 第26-29页 |
| ·数据挖掘的应用 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 3 聚类分析的相关概念及主要算法 | 第31-43页 |
| ·聚类分析概述 | 第31页 |
| ·聚类方法分类 | 第31-34页 |
| ·几种主要的聚类算法及其比较 | 第34-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 4 可拓聚类方法理论 | 第43-58页 |
| ·可拓学的基本理论 | 第43-44页 |
| ·基元理论 | 第43页 |
| ·可拓集合理论 | 第43-44页 |
| ·可拓逻辑 | 第44页 |
| ·可拓学的方法论体系 | 第44-46页 |
| ·基元的理论 | 第46-49页 |
| ·可拓集合论 | 第49-57页 |
| ·可拓集合 | 第49-52页 |
| ·关联函数 | 第52-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 5 可拓聚类方法模型及其应用 | 第58-68页 |
| ·可拓聚类方法模型建立的过程 | 第58页 |
| ·可拓聚类方法模型 | 第58-61页 |
| ·模型应用 | 第61-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 6 研究结论与展望 | 第68-69页 |
| ·结论 | 第68页 |
| ·展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-71页 |
| 附录 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第74页 |
