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绪 论
第一章数据挖掘聚类分析
1.1数据挖掘概述
1.1.1数据挖掘概念
1.1.2数据挖掘基本任务
1.1.3数据挖掘基本技术
1.1.4数据挖掘基本过程
1.2聚类分析概述
1.2.1聚类分析概念
1.2.2聚类分析原理
1.2.3聚类分析标准
1.2.4聚类准则函数
1.3聚类划分及算法
1.3.1聚类划分方法
1.3.2典型聚类算法
1.3.3算法的比较
1.4 k-means聚类算法
1.4.1算法思想
1.4.2算法流程
1.4.3算法优缺点
本章小结
第二章系统分析
2.1 行性分析
2.1.1技术可行性
2.1.2经济可行性
2.1.3操作可行性
2.1.4可行性分析报告
2.1.5具体研究信息
2.2需求分析
2.2.1功能需求
2.2.2性能需求
2.2.3数据流图
2.2.4数据字典
本章小结
第三章总体设计
3.1系统代码构架
3.2数据库格式设计
3.2.1数据库的需求分析
3.2.2数据项的描述
3.2.3数据库逻辑结构设计
本章小结
第四章详细设计与实现
4.1总体界面设计
4.1.1系统类代码设计
4.1.2登录页面
4.1.3系统首页
4.2系统管理子系统
4.3书籍管理子系统
4.4借书管理子系统
4.4.1书籍出借页面
4.4.2修改书籍出借信息页面
4.5还书管理子系统
4.5.1书籍还入页面
4.5.2修改书籍还如信息的页面
4.6信息一览子系统
4.6.1书籍列表页面
4.6.2借阅情况页面
4.6.3用户列表页面
本章小结
第五章实例研究-k-means聚类算法在图书管理系统的应用
5.1数据准备
5.1.1用户借阅表
5.1.2读者记录
5.1.3书目信息
5.2数据处理
5.3时间特性的聚类挖掘
5.4读者特性的聚类挖掘
5.4.1读者院系聚类
5.4.2读者性别聚类
5.4.3读者年级聚类
5.4.4特性综合聚类
5.5结果分析
5.5.1时间聚类结果分析
5.5.2读者聚类结果分析
本章小结
结 论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的学术论文
致 谢
大连交通大学;