文摘
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独创性声明及关于论文使用授权的说明
第一章绪 论
1.1研究背景
1.2数据挖掘的发展及研究状况
1.3聚类分析研究及应用状况
1.4作者所做工作及本文内容安排
1.4.1作者所做工作
1.4.2本文内容安排
第二章数据挖掘概述
2.1数据挖掘的定义
2.2数据挖掘的功能
2.3数据挖掘的工作流程
2.4数据挖掘的主要方法
2.5数据挖掘的应用
第三章聚类方法基础
3.1聚类分析
3.1.1聚类的定义
3.1.2数据对象间的相异度
3.1.3数据挖掘对聚类分析的要求
3.2主要聚类方法及其研究进展评述
3.2.1基于划分的方法(partitioning method)
3.2.2基于层次的方法(hierarchical method)
3.2.3基于密度的方法(density-based method)
3.2.4基于网格的方法(grid-based method)
3.2.5基于模型的方法(model-based method)
第四章基于统计的自适应式网格密度聚类算法
4.1算法基础
4.1.1基于密度方法的理论基础
4.1.2基于网格方法的理论基础
4.2网格化
4.2.1静态网格化
4.2.2动态网格化
4.2.3不同网格化的特点分析
4.3统计分析
4.3.1统计密度分布
4.3.2密度分区
4.4收集网格并聚类
4.5分析与小结
第五章网格密度聚类在科学数据挖掘中的应用
5.1科学数据挖掘项目
5.1.1项目背景
5.1.2 Lared-P数据
5.2聚类算法应用于Lared-P数据
5.2.1 Lared-P数据的网格化
5.2.2 Lared-P数据的密度分箱
5.2.3聚类操作
5.2.4聚类特征分析
5.3系统总体设计
第六章总 结
6.1全文总结
6.2后续工作介绍
致 谢
参考文献
攻硕期间取得的成果