| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·研究背景 | 第7-8页 |
| ·研究的目的与意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·研究内容 | 第10-11页 |
| ·论文结构 | 第11-12页 |
| 第二章 聚类分析和聚类融合研究 | 第12-27页 |
| ·聚类分析算法 | 第12-21页 |
| ·聚类和聚类分析 | 第12-13页 |
| ·聚类分析算法研究 | 第13-21页 |
| ·聚类融合算法研究 | 第21-23页 |
| ·聚类融合算法中差异度的研究 | 第23-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于K-MEANS的改进聚类融合算法 | 第27-46页 |
| ·算法思想 | 第27-29页 |
| ·聚类融合算法存在的问题 | 第27页 |
| ·算法改进思路 | 第27-29页 |
| ·改进算法中相关定义 | 第29-32页 |
| ·聚类成员差异度定义 | 第29-31页 |
| ·加权函数定义 | 第31-32页 |
| ·算法描述 | 第32-39页 |
| ·实验分析 | 第39-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于K-MEANS的改进聚类融合算法在客户细分中的分析 | 第46-58页 |
| ·市场分析 | 第46页 |
| ·客户细分 | 第46-50页 |
| ·客户细分的作用 | 第46-48页 |
| ·客户细分方法及存在的问题 | 第48-50页 |
| ·改进聚类融合算法在客户细分中的分析 | 第50-57页 |
| ·某通信运营商客户细分模型 | 第50页 |
| ·需求分析 | 第50-52页 |
| ·数据处理 | 第52页 |
| ·基于k-means的改进聚类融合算法在客户细分中的实验分析 | 第52-54页 |
| ·聚类结果分析 | 第54-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·总结 | 第58页 |
| ·展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 附录 | 第65-77页 |
| 致谢 | 第77页 |