| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·研究背景以及意义 | 第9-11页 |
| ·本文的主要工作 | 第11-12页 |
| ·本文的结构 | 第12-13页 |
| 2 数据挖掘概述 | 第13-17页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第13页 |
| ·数据挖掘的方法及相关模型 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘的步骤 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘应该注意的问题 | 第15-17页 |
| 3 聚类分析算法研究 | 第17-31页 |
| ·聚类的基本概念 | 第17-20页 |
| ·聚类的定义 | 第17页 |
| ·相似性度量方法 | 第17-19页 |
| ·准则函数 | 第19-20页 |
| ·聚类分析的步骤 | 第20-21页 |
| ·主要的聚类方法 | 第21-26页 |
| ·划分方法(partitioning method) | 第21页 |
| ·层次的方法(hierarehiealmethod) | 第21-22页 |
| ·基于密度的方法(density－based method) | 第22-23页 |
| ·基于网格的方法(grid－basedmethod) | 第23-24页 |
| ·基于模型的方法(model－basedmethod) | 第24页 |
| ·模糊聚类算法(Fuzzy clustering methods) | 第24-26页 |
| ·两步聚类算法（TwoStep Cluster algorithm） | 第26-28页 |
| ·预聚类 | 第27页 |
| ·自动聚类及聚类数目判定信息准则 | 第27页 |
| ·距离度量和属性重要性度量 | 第27-28页 |
| ·大学生心理健康分析对聚类分析算法的要求 | 第28-31页 |
| 4 大学生心理健康特点分析 | 第31-35页 |
| ·大学生心理健康 | 第31-34页 |
| ·心理健康情况涵义 | 第31页 |
| ·大学生人格问卷 | 第31-33页 |
| ·卡特尔16 种人格因素测验 | 第33-34页 |
| ·数据集的选取 | 第34-35页 |
| 5 两步聚类算法在大学生心理健康分析中的应用 | 第35-47页 |
| ·数据准备 | 第35-39页 |
| ·大学生心理健康分析数据挖掘流程图 | 第39-40页 |
| ·两步聚类算法在大学生心理健康中的分析实例 | 第40-47页 |
| ·系统窗口设计 | 第40页 |
| ·分析实例 | 第40-47页 |
| 6 结论及展望 | 第47-48页 |
| ·结论 | 第47页 |
| ·展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-50页 |
| 作者简历 | 第50-52页 |
| 学位论文数据集 | 第52-53页 |
