| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-24页 |
| ·本文的选题背景及研究意义 | 第9-10页 |
| ·什么是聚类 | 第10-12页 |
| ·聚类分析面临的挑战 | 第12-14页 |
| ·主要聚类方法及其研究进展评述 | 第14-21页 |
| ·划分方法（partitioning method） | 第14-17页 |
| ·层次方法（hierarchical method） | 第17-19页 |
| ·基于密度的方法（density-based method） | 第19-20页 |
| ·基于网格的方法(grid-based method) | 第20页 |
| ·基于模型的方法（model-based method） | 第20-21页 |
| ·本文主要工作和创新点 | 第21-24页 |
| 第二章 几种主要的基于密度的聚类算法分析 | 第24-35页 |
| ·DBSCAN 算法及其改进 | 第24-30页 |
| ·DBSCAN 算法 | 第24-28页 |
| ·DBSCAN 的改进算法 | 第28-30页 |
| ·OPTICS 算法 | 第30-31页 |
| ·CLIQUE 算法 | 第31-32页 |
| ·DENCLUE 算法 | 第32-33页 |
| ·其他基于密度的算法 | 第33-35页 |
| 第三章 基于密度的系列聚类算法的实现技术——空间索引 | 第35-52页 |
| ·空间索引综述 | 第35-42页 |
| ·基于Hash 的网格类索引 | 第35-36页 |
| ·基于数据划分的树型索引——R 树系列 | 第36-39页 |
| ·基于空间划分的树型索引——多叉树系列 | 第39-41页 |
| ·其他树型空间索引 | 第41页 |
| ·空间索引的总体性能分析 | 第41-42页 |
| ·基于空间划分的空间索引结构SP-TREE | 第42-52页 |
| ·空间划分结构 | 第42-43页 |
| ·SP-Tree （Spatial Partition Tree） | 第43-44页 |
| ·SP-Tree 的数据结构 | 第44-46页 |
| ·基于SP-Tree 的各种算法 | 第46-52页 |
| 第四章 基于格网密度与SP-TREE 的聚类算法(CGDSPT) | 第52-67页 |
| ·算法描述 | 第52-55页 |
| ·聚类模型的直观说明 | 第52-53页 |
| ·聚类模型的数学描述 | 第53-55页 |
| ·算法的实现及其复杂度分析 | 第55-61页 |
| ·数据标准化 | 第55-56页 |
| ·划分数据空间 | 第56-57页 |
| ·确定密集单元格 | 第57-58页 |
| ·寻找密集单元格的连通区域 | 第58-60页 |
| ·产生对聚类的描述 | 第60页 |
| ·算法实现总体流程图 | 第60-61页 |
| ·聚类敏感参数M 与τ的确定 | 第61-63页 |
| ·聚类有效性评价指数分析 | 第63-66页 |
| ·算法特点 | 第66-67页 |
| 第五章 MODE-CES 聚类实验系统的实现与算法实验分析 | 第67-87页 |
| ·系统简介 | 第67-70页 |
| ·实验结果与性能分析 | 第70-77页 |
| ·算法执行效率分析 | 第70-73页 |
| ·算法的聚类质量分析 | 第73-75页 |
| ·聚类有效性指数分析 | 第75-77页 |
| ·CGDSPT 在分区域人口死亡模式聚类中的应用 | 第77-87页 |
| ·实验结果 | 第78-80页 |
| ·聚类结果的区域性分析 | 第80-87页 |
| 第六章 结论与展望 | 第87-89页 |
| 参考文献 | 第89-94页 |
| 附录：研究生期间参与科研项目、发表论文和获奖情况 | 第94-95页 |
| 参与项目: | 第94页 |
| 发表论文: | 第94页 |
| 获奖情况: | 第94-95页 |
| 致谢 | 第95页 |
