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基于聚类的数据平台设计及应用
 
     论文目录
 
摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-17页
    1.1 引言第11页
    1.2 数据挖掘技术概述第11-15页
    1.3 国内外研究现状第15页
    1.4 选题的科学意义第15-16页
    1.5 本文内容及结构安排第16-17页
第二章 聚类分析及K-MEANS方法介绍第17-27页
    2.1 聚类分析技术第17-18页
    2.2 聚类算法的分类第18-22页
    2.3 聚类准则函数第22-23页
        2.3.1 聚类最小误差平方和准则第22-23页
        2.3.2 最大误差准则第23页
        2.3.3 聚类误差绝对值和准则第23页
    2.4 K-means算法第23-27页
第三章 数据平台的分析与设计第27-43页
    3.1 业务流程分析第27-29页
    3.2 数据平台WEKA介绍第29-34页
        3.2.1 WEKA软件安装第29-30页
        3.2.2 WEKA软件使用简介第30-34页
    3.3 业务流程设计第34-43页
        3.3.1 数据库设计第35-40页
            3.3.1.1 概念模型设计第35-37页
            3.3.1.2 逻辑模型设计第37-38页
            3.3.1.3 物理模型设计第38-40页
        3.3.2 WEKA连接数据库第40-43页
第四章 数据平台的实现第43-51页
    4.1 数据库的实现第43-49页
        4.1.1 数据库建立第43-47页
        4.1.2 数据存储过程第47-49页
    4.2 数据集准备第49-51页
第五章 聚类分析方法分析考试数据第51-57页
    5.1 K-MEANS算法对数据的处理第51-55页
    5.2 结果分析第55-57页
第六章 结论与展望第57-59页
参考文献第59-63页
致谢第63-65页
作者和导师简介第65-66页
附件第66-67页

 
论文编号BS2619785,这篇论文共67
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