| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·当前聚类分析研究中存在的问题 | 第15-16页 |
| ·论文的主要内容 | 第16页 |
| ·论文的组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 聚类分析 | 第18-32页 |
| ·聚类分析的基本概念 | 第18-21页 |
| ·聚类的定义 | 第18-19页 |
| ·数据挖掘算法对聚类的典型要求 | 第19-20页 |
| ·相似性的度量方法 | 第20-21页 |
| ·聚类分析评价标准 | 第21-23页 |
| ·聚类分析中的数据类型 | 第23-26页 |
| ·区间标度变量 | 第23-24页 |
| ·二元变量 | 第24-25页 |
| ·标称型变量 | 第25页 |
| ·序数型变量(Ordinal) | 第25-26页 |
| ·比例标度型变量(Ratio-Scaled) | 第26页 |
| ·混合类型的变量 | 第26页 |
| ·主要聚类算法 | 第26-30页 |
| ·划分方法 | 第27-28页 |
| ·层次方法 | 第28-29页 |
| ·基于密度的方法 | 第29页 |
| ·基于网格的方法 | 第29-30页 |
| ·基于模型的方法 | 第30页 |
| ·本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 基于特征点选择的聚类 | 第32-43页 |
| ·K-MEANS聚类算法分析 | 第32-34页 |
| ·基于特征点选择的聚类 | 第34-36页 |
| ·CFPS算法 | 第36-37页 |
| ·实验分析 | 第37-42页 |
| ·结论 | 第42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于特征点选择的聚类算法在入侵检测中的应用 | 第43-56页 |
| ·入侵检测技术介绍 | 第43-45页 |
| ·基于聚类的入侵检测系统 | 第45-47页 |
| ·基于聚类的入侵检测系统的优点 | 第45-46页 |
| ·入侵检测对聚类分析算法的性能要求 | 第46-47页 |
| ·实验分析 | 第47-55页 |
| ·数据源说明及分析 | 第47-51页 |
| ·数据预处理 | 第51-53页 |
| ·仿真实验结果与分析 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第65-66页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第66页 |