| 独创性声明 | 第1页 |
| 学位论文版权使用授权书 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 目录 | 第9-13页 |
| 第一章 导言 | 第13-23页 |
| ·数据可视化技术 | 第13-15页 |
| ·数据可视化技术的需求 | 第13-14页 |
| ·数据可视化的作用 | 第14-15页 |
| ·数据可视化技术与数据挖掘 | 第15-20页 |
| ·数据挖掘中可视化技术的提出 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘中可视化技术的作用 | 第16页 |
| ·数据挖掘中可视化技术的应用 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘中可视化技术的现状和发展趋势 | 第17-20页 |
| ·本文研究的问题及组织结构 | 第20-23页 |
| ·研究的问题 | 第20-21页 |
| ·本文的工作 | 第21页 |
| ·本文的结构组织 | 第21-23页 |
| 第二章 数据可视化相关概念和技术 | 第23-45页 |
| ·数据可视化简介 | 第23-24页 |
| ·几个相关的概念 | 第23-24页 |
| ·数据可视化的参考模型 | 第24页 |
| ·数据预处理 | 第24-27页 |
| ·对数据的几项处理技术 | 第24-26页 |
| ·数据之间的距离 | 第26-27页 |
| ·主要的数据可视化技术 | 第27-43页 |
| ·数据可视化技术的分类 | 第27-28页 |
| ·基于图标的技术 | 第28-30页 |
| ·面向象素的技术 | 第30-33页 |
| ·基于图形的技术 | 第33-35页 |
| ·基于层次的技术 | 第35-38页 |
| ·基于几何的技术 | 第38-43页 |
| ·数据可视化与科学计算可视化的比较 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第三章 基于主次属性的聚类算法及其可视化方法 | 第45-65页 |
| ·引言 | 第45-46页 |
| ·数据挖掘中的主要聚类算法 | 第46-53页 |
| ·聚类分析简介 | 第46-47页 |
| ·典型的聚类算法 | 第47-53页 |
| ·基于主次属性的聚类算法 | 第53-57页 |
| ·基本思想 | 第53-55页 |
| ·算法描述 | 第55-56页 |
| ·算法分析 | 第56-57页 |
| ·基于色度图的聚类可视化方法 | 第57-63页 |
| ·彩色刺激函数和RGB模型 | 第57-58页 |
| ·光谱-颜色到数据的映射 | 第58-60页 |
| ·基于色度图的聚类可视化原理 | 第60-61页 |
| ·聚类可视化算法描述 | 第61页 |
| ·算法分析 | 第61-62页 |
| ·实验结果与分析 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 第四章 基于近邻方法的聚类算法及其可视化方法 | 第65-75页 |
| ·引言 | 第65页 |
| ·基于距离聚类的基本思想 | 第65-66页 |
| ·代表性算法的分析 | 第66-68页 |
| ·基于近邻方法的聚类算法 | 第68-73页 |
| ·算法的相关定义 | 第68页 |
| ·算法参数γ和λ | 第68-69页 |
| ·算法实现 | 第69-70页 |
| ·实验结果 | 第70-73页 |
| ·本章小结 | 第73-75页 |
| 第五章 改进的基于CHERNOFF-FACE可视化聚类方法 | 第75-87页 |
| ·引言 | 第75页 |
| ·CHERNOFF脸谱图简介 | 第75-77页 |
| ·CHERNOFF脸谱图的实现原理 | 第77-78页 |
| ·改进的CHERNOFF脸谱数据可视化方法 | 第78-86页 |
| ·主成分分析的基本思想 | 第78-79页 |
| ·主成分分析的数学模型 | 第79页 |
| ·主成分的推导及性质 | 第79-80页 |
| ·改进的算法描述 | 第80-84页 |
| ·实验结果及分析 | 第84-86页 |
| ·本章小结 | 第86-87页 |
| 第六章 基于平行坐标的可视化聚类分析方法 | 第87-103页 |
| ·平行坐标数据可视化的基本原理 | 第87-89页 |
| ·平行坐标的优缺点 | 第89页 |
| ·基于平行坐标的数据可视化分析方法 | 第89-90页 |
| ·基于平行坐标的可视化聚类分析技术 | 第90-101页 |
| ·二维空间下的聚类 | 第90-91页 |
| ·平行坐标下的聚类 | 第91页 |
| ·直观可视化聚类分析 | 第91-95页 |
| ·动态交互聚类分析技术 | 第95-101页 |
| ·本章小结 | 第101-103页 |
| 第七章 支持可视化数据挖掘图像后处理方法 | 第103-117页 |
| ·引言 | 第103页 |
| ·可视化数据挖掘的基本模型 | 第103-105页 |
| ·相关图像增强处理技术 | 第105-109页 |
| ·可视化数据挖掘结果图像 | 第109-110页 |
| ·可视化数据挖掘结果图像存在的问题 | 第110-111页 |
| ·基于类邻域平均法的结果图像处理过程 | 第111-113页 |
| ·基于类邻域平均法原理 | 第111-112页 |
| ·算法描述 | 第112-113页 |
| ·算法的性能分析 | 第113页 |
| ·实验结果分析 | 第113-115页 |
| ·本章小结 | 第115-117页 |
| 第八章 总结与展望 | 第117-119页 |
| ·全文回顾 | 第117-118页 |
| ·进一步的工作 | 第118-119页 |
| 参考文献 | 第119-127页 |
| 致谢 | 第127-129页 |
| 攻读博士学位期间所发表的学术论文 | 第129-131页 |
| 论文 | 第129-130页 |
| 出版的著作 | 第130页 |
| 获奖情况 | 第130-131页 |
| 攻博期间参加和完成的科研项目 | 第131-133页 |
| 作者简介 | 第133页 |