数据挖掘中模糊聚类算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·论文研究的背景及目的 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状及成果 | 第10-11页 |
| ·论文主要研究内容和组织结构 | 第11-13页 |
| 第2章 数据挖掘技术研究 | 第13-23页 |
| ·数据挖掘的基本理论 | 第13-19页 |
| ·数据挖掘的定义和功能 | 第13-15页 |
| ·数据挖掘的基本过程 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘的分类 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘所能发现的知识 | 第17-19页 |
| ·数据挖掘算法 | 第19-22页 |
| ·关联分析算法 | 第19-20页 |
| ·数据分类算法 | 第20-21页 |
| ·序列分析算法 | 第21-22页 |
| ·聚类分析算法 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 聚类分析技术研究 | 第23-34页 |
| ·聚类分析概述 | 第23-28页 |
| ·基本概念 | 第23-25页 |
| ·相异性度量 | 第25-28页 |
| ·聚类分析算法 | 第28-33页 |
| ·聚类算法性能的衡量指标 | 第28页 |
| ·基于划分的聚类算法 | 第28-30页 |
| ·基于层次的聚类算法 | 第30-31页 |
| ·基于密度的聚类算法 | 第31-32页 |
| ·基于网格的聚类算法 | 第32页 |
| ·基于模型的聚类算法 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 模糊聚类算法的改进 | 第34-48页 |
| ·模糊聚类分析方法 | 第34-38页 |
| ·模糊数学和模糊集基本知识 | 第34-36页 |
| ·模糊C均值聚类算法FCM | 第36-38页 |
| ·模糊C均值聚类算法的改进 | 第38-47页 |
| ·FCM算法改进的研究方向 | 第39页 |
| ·改进FCM算法的提出 | 第39-43页 |
| ·实验结果分析 | 第43-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 改进模糊聚类算法在入侵检测中的应用 | 第48-64页 |
| ·基于数据挖掘的入侵检测技术 | 第48-54页 |
| ·入侵检测系统原理及分类 | 第48-50页 |
| ·常用的异常入侵检测技术 | 第50-53页 |
| ·基于数据挖掘的入侵检测系统的优势 | 第53-54页 |
| ·基于聚类分析的入侵检测过程 | 第54-63页 |
| ·数据源分析 | 第55-58页 |
| ·数据的预处理 | 第58-61页 |
| ·数据的初始化聚类 | 第61页 |
| ·实验结果分析 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文和取得的科研成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 个人简历 | 第71页 |
