| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-20页 |
| ·课题来源与意义 | 第10-11页 |
| ·数据挖掘概论 | 第11-13页 |
| ·聚类分析的技术现状 | 第13-17页 |
| ·产品数据管理(PDM) | 第17-19页 |
| ·课题主要工作 | 第19-20页 |
| 2 DMINING 系统的结构模型 | 第20-31页 |
| ·DMINING 系统的结构 | 第21-22页 |
| ·数据读入模块 | 第22页 |
| ·数据预处理模块 | 第22-28页 |
| ·聚类分析运算模块 | 第28-29页 |
| ·可视化用户交互图形界面 | 第29-30页 |
| ·知识库模块 | 第30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 3 DMINING 系统中的聚类算法 | 第31-42页 |
| ·K-MEANS 算法简介 | 第31-33页 |
| ·K-MEANS 算法的特点和面临的主要问题 | 第33-35页 |
| ·选取初始聚类中心的现有方法 | 第35-36页 |
| ·改进的初始聚类中心选取方法 | 第36-38页 |
| ·改进初值选取方法后的K-MEANS 算法 | 第38-39页 |
| ·试验结果 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 4 数据挖掘中的可视化技术 | 第42-52页 |
| ·可视化技术 | 第42-44页 |
| ·可视化在数据挖掘中的应用 | 第44-46页 |
| ·MATLAB 与VISUAL C++混合编程在DMINING 系统中的应用 | 第46-49页 |
| ·三维显示 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 5 系统的实现及应用实例 | 第52-63页 |
| ·DMINING 系统实现 | 第52-56页 |
| ·对PDM 数据库中数据的聚类 | 第56-59页 |
| ·DMINING 系统在网络入侵检测中的应用 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 6 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·工作总结 | 第63-64页 |
| ·后续展望 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 附录1 攻读学位期间发表学术论文目录 | 第71页 |