| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 变量选择探索 | 第8-10页 |
| 1.2 异常检测回顾 | 第10-16页 |
| 2 聚类分析 | 第16-21页 |
| 2.1 聚类的定义 | 第16页 |
| 2.2 距离的定义 | 第16-18页 |
| 2.3 聚类的分类 | 第18-21页 |
| 3 K-均值聚类 | 第21-25页 |
| 3.1 定义 | 第21-22页 |
| 3.2 时间复杂性和空间复杂性 | 第22-23页 |
| 3.3 k-均值的附加问题 | 第23-25页 |
| 4 自动k-均值聚类 | 第25-30页 |
| 4.1 校正Rand指数 | 第25-26页 |
| 4.2 Ward层次聚类 | 第26页 |
| 4.3 Mojena’s rule简介 | 第26页 |
| 4.4 TStep-KM过程 | 第26-27页 |
| 4.5 半自动k-均值聚类 | 第27-30页 |
| 5 实证分析 | 第30-37页 |
| 5.1 数据背景 | 第30-33页 |
| 5.2 数据描述 | 第33-34页 |
| 5.3 初始值设定 | 第34页 |
| 5.4 运行结果 | 第34-37页 |
| 6 总结与展望 | 第37-38页 |
| 6.1 全文总结 | 第37页 |
| 6.2 课题展望 | 第37-38页 |
| 致谢 | 第38-39页 |
| 参考文献 | 第39-42页 |