引力聚类及其应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·数据挖掘概述 | 第9-11页 |
| ·数据挖掘产生的背景 | 第9页 |
| ·数据挖掘的基本概念 | 第9-10页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第10-11页 |
| ·本文的研究背景 | 第11页 |
| ·本文研究内容及组织 | 第11-13页 |
| 第2章 聚类技术 | 第13-23页 |
| ·聚类的概念 | 第13页 |
| ·聚类算法的要求 | 第13-15页 |
| ·聚类的数据类型 | 第15-18页 |
| ·聚类的一般步骤 | 第18页 |
| ·几种常见的聚类方法 | 第18-22页 |
| ·基于划分的方法 | 第19-20页 |
| ·基于层次的方法 | 第20页 |
| ·基于密度的方法 | 第20-21页 |
| ·基于网格的方法 | 第21页 |
| ·基于模型的方法 | 第21-22页 |
| ·聚类结果的评价 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于引力的层次聚类 | 第23-30页 |
| ·层次聚类的基本原理 | 第23-26页 |
| ·万有引力的基本原理 | 第26页 |
| ·基于引力的层次聚类算法(HCBG) | 第26-29页 |
| ·相关定义 | 第26-27页 |
| ·基于引力的层次聚类算法 | 第27-28页 |
| ·仿真实验及性能评价 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 基于引力的覆盖聚类算法 | 第30-35页 |
| ·覆盖算法概述 | 第30-32页 |
| ·覆盖聚类 | 第32-33页 |
| ·基于引力的覆盖聚类算法 | 第33页 |
| ·实验结果及分析 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第5章 引力层次聚类算法在CRM中应用 | 第35-49页 |
| ·客户细分 | 第35-36页 |
| ·价值客户的特征提取 | 第36-38页 |
| ·统计学特征属性 | 第36页 |
| ·行为学特征属性 | 第36-38页 |
| ·客户价值细分 | 第38页 |
| ·基于引力层次模型的客户细分 | 第38-47页 |
| ·客户数据筛选 | 第39-41页 |
| ·数据聚类实现 | 第41-43页 |
| ·用朴素贝叶斯分类 | 第43-46页 |
| ·结果分析 | 第46-47页 |
| ·结论 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第6章 总结和展望 | 第49-51页 |
| ·本文的主要工作 | 第49页 |
| ·进一步的工作 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 攻读研究生期间发表的论文 | 第54页 |
