| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外相关的研究状况 | 第10-12页 |
| ·信用卡的相关研究 | 第10-11页 |
| ·数据挖掘领域的相关研究 | 第11-12页 |
| ·论文的主要工作及组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 聚类分析 | 第14-33页 |
| ·数据挖掘 | 第14-16页 |
| ·知识发现的过程 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘的内容 | 第15-16页 |
| ·聚类分析 | 第16-17页 |
| ·聚类分析的相关概念 | 第17-22页 |
| ·聚类的定义 | 第17-18页 |
| ·聚类分析中的数据类型及数据结构 | 第18-19页 |
| ·聚类有效性的评价 | 第19-20页 |
| ·对聚类分析的典型要求 | 第20-22页 |
| ·聚类分析的主要方法 | 第22-29页 |
| ·基于划分的方法 | 第22-23页 |
| ·基于层次的方法 | 第23-24页 |
| ·基于密度的方法 | 第24-26页 |
| ·基于网格的方法 | 第26-28页 |
| ·基于模型的方法 | 第28-29页 |
| ·离群数据挖掘 | 第29-31页 |
| ·聚类分析技术的应用 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 CLIQUE聚类算法分析 | 第33-41页 |
| ·基于网格和密度的数据挖掘研究背景 | 第33页 |
| ·CLIQUE算法 | 第33-34页 |
| ·基本概念 | 第33-34页 |
| ·算法的关键问题 | 第34页 |
| ·CLIQUE算法的基本思想 | 第34-35页 |
| ·CLIQUE算法的聚类步骤 | 第35-38页 |
| ·算法的步骤分析 | 第35-37页 |
| ·算法的步骤总结 | 第37-38页 |
| ·CLIQUE算法的特点 | 第38-39页 |
| ·CLIQUE算法实例分析 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 一种改进的K_means聚类算法 | 第41-49页 |
| ·K_means算法 | 第41-43页 |
| ·基本概念 | 第41页 |
| ·算法及流程图 | 第41-42页 |
| ·传统K_means算法的不足 | 第42-43页 |
| ·改进的K_means算法 | 第43-46页 |
| ·基本概念 | 第43-44页 |
| ·改进初始聚类中心的基本思路 | 第44-45页 |
| ·改进的K_means算法流程图 | 第45-46页 |
| ·K_means算法分析比较 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 K_means算法在信用卡恶意透支预测模型中的应用 | 第49-63页 |
| ·需求分析 | 第49-53页 |
| ·信用卡恶意透支的种类 | 第49-50页 |
| ·信用卡恶意透支的成因 | 第50-51页 |
| ·信用卡恶意透支的风险防范 | 第51-53页 |
| ·系统的功能模块设计 | 第53-54页 |
| ·数据库设计 | 第54-56页 |
| ·数据库设计思想 | 第54页 |
| ·数据库的设计 | 第54-56页 |
| ·系统实现 | 第56-62页 |
| ·登录模块的实现 | 第56-57页 |
| ·查询分析模块的实现 | 第57-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-66页 |
| ·论文总结 | 第63-64页 |
| ·进一步工作 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表的科研论文 | 第70页 |
| 攻读硕士学位期间的科研工作 | 第70页 |