基于电商用户消费行为数据的聚类分析

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基于电商用户消费行为数据的聚类分析

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基于电商用户消费行为数据的聚类分析

论文目录
中文摘要	第1-4页
Abstract	第4-7页
第一章绪论	第7-10页
1.1 论文背景及意义	第7-8页
1.2 数据挖掘的研究背景及场景	第8页
1.3 本文的组织与结构	第8-10页
第二章数据挖掘	第10-15页
2.1 数据挖掘的基本原理	第10页
2.2 数据挖掘的基本流程	第10-11页
2.3 数据挖掘的基本步骤	第11-13页
2.4 几种常用的数据挖掘算法	第13-14页
2.5 小结	第14-15页
第三章聚类算法与优化	第15-23页
3.1 聚类算法的分类	第15-20页
3.1.1 聚类算法相似度的度量	第15-16页
3.1.2 基于划分的聚类算法	第16-18页
3.1.3 基于层次的聚类算法	第18页
3.1.4 基于密度的聚类算法	第18页
3.1.5 基于网格的聚类算法	第18-19页
3.1.6 基于模型的聚类算法	第19页
3.1.7 聚类算法的不足	第19-20页
3.2 特征权重	第20-22页
3.2.1 特征工程	第20页
3.2.2 信息熵	第20-22页
3.3 粒子群优化算法	第22-23页
第四章实证分析	第23-32页
4.1 数据来源	第23-27页
4.1.1 数据获取	第23-24页
4.1.2 数据汇总	第24-25页
4.1.3 数据预处理	第25-27页
4.2 模型建立与优化	第27-29页
4.2.1 K-means聚类算法	第27页
4.2.2 初始类中心优化	第27-28页
4.2.3 权重优化	第28-29页
4.3 混合模型	第29-30页
4.4 模型结果与评价	第30-31页
4.5 小结	第31-32页
第五章总结与展望	第32-34页
5.1 总结	第32页
5.2 展望	第32-34页
参考文献	第34-36页
致谢	第36页

本篇论文共36页，点击这进入下载页面。

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