数据挖掘在全国地区综合评比中的应用
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 数据来源 | 第11-12页 |
| 1.3 数据挖掘 | 第12-13页 |
| 1.4 全国分地区的发展情况 | 第13-14页 |
| 1.5 本文的主要任务 | 第14-15页 |
| 1.6 本文的宏观框架 | 第15-16页 |
| 1.7 本章小结 | 第16-17页 |
| 第2章 理论基础知识 | 第17-27页 |
| 2.1 主成分分析算法 | 第17-19页 |
| 2.2 SPSS 软件 | 第19-21页 |
| 2.3 聚类分析算法 | 第21-26页 |
| 2.4 MATLAB 软件 | 第26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 主成分聚类算法 | 第27-30页 |
| 3.1 主成分分析和聚类分析相结合的思想 | 第27页 |
| 3.2 主成分聚类算法的实现 | 第27-28页 |
| 3.3 主成分聚类算法的研究意义 | 第28-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 主成分得分在全国地区综合评比中的应用 | 第30-44页 |
| 4.1 数据预处理 | 第30-33页 |
| 4.2 主成分得分 | 第33-40页 |
| 4.3 结果分析 | 第40-42页 |
| 4.4 本章小结 | 第42-44页 |
| 第5章 主成分聚类算法在全国地区评比中的应用 | 第44-51页 |
| 5.1 将数据进行 K 均值聚类分析 | 第44-48页 |
| 5.2 主成分聚类 | 第48-49页 |
| 5.3 结果分析 | 第49-50页 |
| 5.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第6章 总结及展望 | 第51-53页 |
| 6.1 全文总结 | 第51-52页 |
| 6.2 展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
