| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 第1章 文献综述 | 第10-24页 |
| ·数据挖掘 | 第10-20页 |
| ·DM的产生 | 第10-12页 |
| ·DM的挖掘过程 | 第12页 |
| ·DM的功能 | 第12-16页 |
| ·DM技术分类 | 第16-17页 |
| ·DM的研究热点及难点 | 第17-19页 |
| ·DM的应用 | 第19-20页 |
| ·数据挖掘中的抽样策略 | 第20-24页 |
| ·抽样在DM技术中的应用 | 第20-21页 |
| ·DM中的抽样方法 | 第21-22页 |
| ·DM中的抽样特性 | 第22-23页 |
| ·DM中抽样的难点 | 第23-24页 |
| 第2章 绪论 | 第24-26页 |
| ·研究目的 | 第24页 |
| ·技术路线 | 第24-26页 |
| 第3章 数据挖掘中的聚类分析 | 第26-35页 |
| ·聚类的应用及发展 | 第26-27页 |
| ·聚类的典型应用 | 第26页 |
| ·聚类的发展方向 | 第26-27页 |
| ·聚类的常用方法 | 第27-33页 |
| ·划分方法(Partitioning Method) | 第28-31页 |
| ·层次方法(Hierarchical Method) | 第31-32页 |
| ·基于密度的方法(Density-Based Method) | 第32-33页 |
| ·基于网格的方法(Grid-Based Method) | 第33页 |
| ·基于模型的方法(Model-Based Method) | 第33页 |
| ·聚类效果分析 | 第33-35页 |
| 第4章 偏差抽样及其在聚类分析中的应用 | 第35-42页 |
| ·简单随机抽样 | 第35-36页 |
| ·偏差抽样 | 第36-40页 |
| ·密度估算技术 | 第37-38页 |
| ·密度偏差抽样技术 | 第38-40页 |
| ·偏差抽样在聚类分析中的应用 | 第40-42页 |
| 第5章 实验与结果 | 第42-47页 |
| ·描述数据集 | 第42-43页 |
| ·执行过程和参数设置 | 第43页 |
| ·聚类实验 | 第43-47页 |
| ·运行时间实验 | 第43页 |
| ·偏差抽样对比随机抽样 | 第43-44页 |
| ·对不同密度区域的聚类 | 第44-45页 |
| ·改进的K-均值聚类算法 | 第45页 |
| ·聚类实验总结 | 第45-47页 |
| 第6章 结论 | 第47-48页 |
| 附录Ⅰ：CURE Algorithm | 第48-49页 |
| 附录Ⅱ：Improvable K-means Algorithm | 第49-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 发表论文及参加课题 | 第57页 |
