基于平行坐标的聚类过程可视化的研究与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题背景 | 第10页 |
| ·可视化数据挖掘研究现状 | 第10-14页 |
| ·研究内容及创新点 | 第14-15页 |
| ·研究内容 | 第14-15页 |
| ·创新点 | 第15页 |
| ·本文结构 | 第15-16页 |
| 第二章 基于平行坐标的聚类分析概述 | 第16-31页 |
| ·平行坐标法概述 | 第16-23页 |
| ·平行坐标的定义 | 第16页 |
| ·平行坐标的数学基础 | 第16-19页 |
| ·基于平行坐标的可视化技术 | 第19-23页 |
| ·聚类分析概述 | 第23-25页 |
| ·聚类分析简介 | 第23-24页 |
| ·聚类算法的分类 | 第24-25页 |
| ·K-Means 算法介绍 | 第25-27页 |
| ·K-Means 算法 | 第25-26页 |
| ·算法存在的问题 | 第26-27页 |
| ·算法的改进 | 第27页 |
| ·数据挖掘过程可视化 | 第27-30页 |
| ·过程可视化的意义 | 第27-28页 |
| ·过程可视化模型 | 第28-29页 |
| ·算法中间结果的保存 | 第29-30页 |
| ·平行坐标在聚类分析中的应用 | 第30-31页 |
| 第三章 可视化数据挖掘系统的分析与设计 | 第31-42页 |
| ·数据挖掘系统的基本概念 | 第31-34页 |
| ·数据挖掘系统的结构 | 第31-32页 |
| ·数据挖掘过程模型 | 第32-34页 |
| ·可视化数据挖掘系统的设计目标 | 第34-35页 |
| ·可视化数据挖掘系统的技术背景 | 第35-39页 |
| ·Eclipse 平台 | 第35-36页 |
| ·Eclipse RCP | 第36-37页 |
| ·Eclipse GEF | 第37-39页 |
| ·可视化数据挖掘系统的总体设计 | 第39-42页 |
| 第四章 可视化数据挖掘系统的实现 | 第42-64页 |
| ·图形用户界面 | 第42-47页 |
| ·Eclipse RCP 程序的结构 | 第42-43页 |
| ·图形用户界面 | 第43-47页 |
| ·MVC 模块 | 第47-51页 |
| ·模型 | 第47-49页 |
| ·控制器 | 第49-51页 |
| ·数据挖掘构件库 | 第51-58页 |
| ·构件概述 | 第51页 |
| ·算法接口 | 第51-55页 |
| ·构件模型 | 第55-58页 |
| ·构件管理模块 | 第58-64页 |
| ·数据层 | 第59-60页 |
| ·服务器端 | 第60-63页 |
| ·客户端 | 第63-64页 |
| 第五章 聚类过程可视化的应用分析 | 第64-73页 |
| ·聚类算法过程可视化构件介绍 | 第64-65页 |
| ·构件操作界面 | 第64-65页 |
| ·构件算法的实现 | 第65页 |
| ·直观聚类分析 | 第65-67页 |
| ·Iris 数据集的实验及分析 | 第65-66页 |
| ·信息基础设施数据集的实验及分析 | 第66-67页 |
| ·交互式聚类过程分析 | 第67-73页 |
| ·Iris 数据集的实验及分析 | 第68-70页 |
| ·Wine 数据集的实验及分析 | 第70-73页 |
| 总结与展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
