| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·论文研究背景 | 第8-10页 |
| ·数据挖掘技术的发展 | 第8-9页 |
| ·模糊理论的现状 | 第9页 |
| ·聚类算法研究现状 | 第9-10页 |
| ·客户细分领域的研究现状 | 第10页 |
| ·主要研究内容 | 第10-11页 |
| ·论文的结构安排 | 第11-12页 |
| 第二章 数据挖掘理论概述 | 第12-19页 |
| ·数据挖掘概述 | 第12-15页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第12-13页 |
| ·常见的数据挖掘技术 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第14页 |
| ·主要应用领域 | 第14-15页 |
| ·典型的数据挖掘方法 | 第15页 |
| ·聚类分析 | 第15-18页 |
| ·聚类分析概述 | 第16页 |
| ·聚类分析的主要原理和方法 | 第16-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 模糊关系及相关理论 | 第19-25页 |
| ·模糊关系和模糊等价关系 | 第19-21页 |
| ·模糊关系概念 | 第19-20页 |
| ·模糊关系的自反性、对称性与传递性 | 第20页 |
| ·模糊等价关系与聚类图 | 第20-21页 |
| ·模糊相似关系和传递闭包方法 | 第21页 |
| ·基于模糊等价关系的聚类分析 | 第21-23页 |
| ·聚类分析的基本步骤 | 第21-23页 |
| ·模糊聚类分析 | 第23页 |
| ·在数据挖掘中的意义 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第四章 考虑权重的FCM改进算法研究及基于减法聚类的有效性评判 | 第25-40页 |
| ·考虑权重的FCM改进算法研究 | 第25-36页 |
| ·信息熵 | 第25-26页 |
| ·变异系数法 | 第26页 |
| ·传统的FCM算法 | 第26-29页 |
| ·改进后的FCM算法 | 第29-36页 |
| ·基于减法聚类的有效性评判 | 第36-39页 |
| ·减法聚类 | 第36-37页 |
| ·聚类有效性函数 | 第37页 |
| ·基于减法聚类和聚类有效性函数的FCM算法 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 FCM聚类分析在电信客户细分中的应用 | 第40-50页 |
| ·客户细分理论 | 第40-45页 |
| ·客户细分对电信营销的作用 | 第41-42页 |
| ·客户细分方法 | 第42-43页 |
| ·客户细分系统的建立过程 | 第43-45页 |
| ·将聚类技术应用于客户细分的一般步骤 | 第45-46页 |
| ·应用聚类算法进行客户细分 | 第46-49页 |
| ·准备工作 | 第46-47页 |
| ·客户细分和结果分析 | 第47-49页 |
| ·小结 | 第49-50页 |
| 第六章 结论 | 第50-52页 |
| ·本文工作总结 | 第50页 |
| ·展望 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-54页 |