基于主成分分析和粗糙集的聚类分析在经济指标数据中的应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·选题背景和来源 | 第10-12页 |
| ·选题背景 | 第10-11页 |
| ·选题数据来源 | 第11-12页 |
| ·本文的主要工作 | 第12页 |
| ·本文的框架 | 第12-13页 |
| ·本章小结 | 第13-14页 |
| 第2章 本文理论知识介绍 | 第14-31页 |
| ·主成分分析 | 第14-22页 |
| ·主成分分析的基本原理 | 第14-15页 |
| ·主成分分析的主要步骤 | 第15-16页 |
| ·主成分分析实例 | 第16-22页 |
| ·粗糙集 | 第22页 |
| ·聚类分析 | 第22-29页 |
| ·聚类分析简介 | 第22-23页 |
| ·聚类分析分类 | 第23页 |
| ·聚类算法相关的几种距离 | 第23-24页 |
| ·主要聚类算法 | 第24-25页 |
| ·聚类分析实例 | 第25-29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第3章 基于主成分和粗糙集的聚类分析 | 第31-36页 |
| ·K-均值聚类及缺点 | 第31-32页 |
| ·K-均值算法 | 第31-32页 |
| ·K-均值聚类的缺点 | 第32页 |
| ·粗糙集的改进思想 | 第32页 |
| ·基于主成分和粗糙集的聚类分析 | 第32-34页 |
| ·主成分的改进思想 | 第32页 |
| ·粗糙集的改进思想 | 第32-33页 |
| ·基于主成分和粗糙集的聚类分析模型 | 第33-34页 |
| ·聚类模型研究意义 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 基于主成分和粗糙集的聚类分析 | 第36-46页 |
| ·全国多城市经济指标数据 | 第36-37页 |
| ·将实验数据进行 k 均值聚类 | 第37-40页 |
| ·对实验数据建立聚类模型 | 第40-44页 |
| ·对样本数据进行主成分分析 | 第40-42页 |
| ·对主成分数据进行基于粗糙集的聚类分析 | 第42-43页 |
| ·聚类模型结果 | 第43-44页 |
| ·实验结果对比分析 | 第44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第5章 总结及展望 | 第46-49页 |
| ·全文总结 | 第46-48页 |
| ·展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53页 |
