| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·论文选题依据和研究意义 | 第8-9页 |
| ·序列模式挖掘国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·聚类研究国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·主要工作 | 第12页 |
| ·论文结构 | 第12-14页 |
| 第二章 序列模式挖掘 | 第14-25页 |
| ·序列模式挖掘的提出 | 第14-15页 |
| ·序列模式基本概念和有关定义 | 第15-16页 |
| ·经典的序列模式挖掘算法 | 第16-23页 |
| ·AprioriAll 算法 | 第16-17页 |
| ·GSP 算法 | 第17-18页 |
| ·基于投影技术的FreeSpan、PrefixSpan 算法 | 第18-20页 |
| ·SPADE 算法 | 第20-21页 |
| ·SPAM 算法 | 第21-23页 |
| ·几种算法的比较 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 聚类研究 | 第25-34页 |
| ·聚类的概念和应用 | 第25-26页 |
| ·聚类数据对象间的相异度 | 第26-29页 |
| ·主要的聚类算法 | 第29-33页 |
| ·基于划分的聚类方法 | 第29-30页 |
| ·基于层次的聚类方法 | 第30-31页 |
| ·基于密度的聚类方法 | 第31-32页 |
| ·基于网格的聚类方法 | 第32-33页 |
| ·其他聚类方法 | 第33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于已发现序列模式的K-均值聚类算法 | 第34-46页 |
| ·K-均值聚类算法 | 第34-38页 |
| ·应用K-均值聚类算法应该注意的问题 | 第35页 |
| ·K-均值算法对初始中心点的依赖性分析 | 第35-37页 |
| ·K-均值聚类算法初始中心点选取及现有改进 | 第37-38页 |
| ·改进的K-均值序列模式挖掘算法K-SPAM 算法 | 第38-45页 |
| ·数据预处理 | 第38-39页 |
| ·相异度矩阵 | 第39页 |
| ·中心点选取 | 第39-43页 |
| ·K-SPAM 算法描述 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 实验分析 | 第46-55页 |
| ·K-SPAM 算法实例分析 | 第46-48页 |
| ·算法实验分析 | 第48-54页 |
| ·K-SPAM 算法稳定性实验及结果分析 | 第49-52页 |
| ·K-SPAM 算法运行效率实验及分析 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·总结 | 第55-56页 |
| ·展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第62页 |
| 攻读硕士期间参与科研项目 | 第62页 |