子空间聚类算法的研究及应用
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-17页 |
| ·课题背景和意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状及存在的问题 | 第13-15页 |
| ·研究内容与主要创新点 | 第15页 |
| ·论文的结构概要 | 第15-17页 |
| 第二章 客户细分的概述 | 第17-23页 |
| ·客户细分的产生及其概念 | 第17-18页 |
| ·客户细分理论的产生 | 第17页 |
| ·客户细分的概述 | 第17-18页 |
| ·客户细分的原因 | 第18-19页 |
| ·客户细分方法 | 第19-22页 |
| ·RFM分析法 | 第19-20页 |
| ·客户价值矩阵分析法 | 第20-22页 |
| ·数据挖掘客户细分法 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 聚类分析算法 | 第23-41页 |
| ·聚类的基本概念 | 第23-25页 |
| ·聚类的定义 | 第23-24页 |
| ·聚类有效性的评价 | 第24-25页 |
| ·主要的聚类方法分类 | 第25-39页 |
| ·划分方法 | 第25-27页 |
| ·层次方法 | 第27-30页 |
| ·基于密度的方法 | 第30-32页 |
| ·基于网格的方法 | 第32-34页 |
| ·基于模型的方法 | 第34-39页 |
| ·聚类算法的适用范围 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 OPTCLIQUE聚类算法 | 第41-57页 |
| ·高维数据聚类的概述 | 第41-43页 |
| ·高维数据的特点 | 第41-42页 |
| ·高维数据对聚类算法的影响 | 第42-43页 |
| ·属性约简 | 第43-44页 |
| ·特征选择 | 第43-44页 |
| ·特征变换 | 第44页 |
| ·子空间聚类 | 第44-47页 |
| ·子空间聚类的必要性 | 第44-46页 |
| ·子空间聚类的概述 | 第46-47页 |
| ·OPTCLIQUE聚类算法 | 第47-56页 |
| ·算法的相关定义 | 第47-49页 |
| ·CLIQUE算法的介绍 | 第49页 |
| ·CLIQUE算法的改进 | 第49-54页 |
| ·OptCLIQUE算法实验 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 子空间聚类在电信客户细分中的应用 | 第57-66页 |
| ·聚类分析过程概述 | 第57-59页 |
| ·聚类分析进行客户细分的各个阶段 | 第59-65页 |
| ·业务理解 | 第59-60页 |
| ·数据理解 | 第60-61页 |
| ·数据准备 | 第61-62页 |
| ·建立模型 | 第62-63页 |
| ·评估模型 | 第63-64页 |
| ·结果发布 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 总结和展望 | 第66-68页 |
| ·总结 | 第66-67页 |
| ·展望 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第73页 |
