基于数据场的聚类可视化算法研究与应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-12页 |
| ·研究目的和意义 | 第10-11页 |
| ·本文的主要工作及篇章安排 | 第11-12页 |
| 第二章 数据挖掘及可视化 | 第12-17页 |
| ·数据挖掘及空间数据挖掘 | 第12-14页 |
| ·数据挖掘的可视化 | 第14-15页 |
| ·聚类的概念 | 第15页 |
| ·聚类结果的可视化 | 第15-17页 |
| 第三章 数据场理论概述 | 第17-27页 |
| ·空间数据的辐射 | 第17-18页 |
| ·非完备的观测数据 | 第17-18页 |
| ·数据辐射 | 第18页 |
| ·数据场的概念和性质 | 第18-20页 |
| ·数据场的概念 | 第18-19页 |
| ·数据场的独立性和就近性 | 第19页 |
| ·数据场的遍历性和叠加性 | 第19-20页 |
| ·数据场的衰减性和各向同性 | 第20页 |
| ·数据场的势 | 第20-23页 |
| ·势函数 | 第21页 |
| ·等势线 | 第21-22页 |
| ·势场和势心 | 第22页 |
| ·自然拓扑类 | 第22-23页 |
| ·数据场的影响因素 | 第23-25页 |
| ·数据辐射因子 | 第23-24页 |
| ·数据辐射亮度和数据数量 | 第24页 |
| ·势间距和笛卡尔坐标点密度 | 第24-25页 |
| ·数据场的可视化 | 第25-27页 |
| 第四章 基于数据场的可视化聚类方法 | 第27-38页 |
| ·网格的构造及数据的预处理 | 第27页 |
| ·数据场的构建 | 第27-31页 |
| ·势函数的分析 | 第28-30页 |
| ·算法复杂度分析 | 第30-31页 |
| ·等势线的绘制算法 | 第31-35页 |
| ·等势线经典的生成算法 | 第31-32页 |
| ·改进的等势线生成算法 | 第32-34页 |
| ·等势线的平滑 | 第34-35页 |
| ·软件的设计 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第五章 应用实例 | 第38-46页 |
| ·网格的建立 | 第38页 |
| ·数据的选取与预处理 | 第38-40页 |
| ·聚类指标的选取 | 第40页 |
| ·等势线的生成和结果分析 | 第40-45页 |
| ·数据处理 | 第41-44页 |
| ·城市精确坐标的确定 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第六章 全文总结与后续工作 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 在学期间的研究成果 | 第51页 |
