随着人类文明脚步的加速，应用领域的拓宽，有效利用已有的信息变得越来越重要，数据挖掘技术的出现，解决了信息增长和利用不足之间的矛盾。聚类分析作为主要的数据挖掘工具已经被应用在许多领域，成为数据挖掘领域研究的一项重要课题。本论文通过深入研究和分析了各种聚类方法，如划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法等的基础上，分析了这些方法在特定领域特定条件下可以取得良好的效果，并发现当处理数据为海量数据时，这些方法不能进行有效和实际的聚类挖掘。针对这样的问题以及聚类结果的不可预测性的特点，本文采用神经网络技术中的自适应谐振理论（ART）模型，独立地构建了一个具有友好界面的聚类系统平...With the speed of human civilization accelerating, application fields extending, the information is effective utilized that become more and more important. The appearance of Data Mining technology, solve the contradiction between the increasing information and deficiency using. Clustering analysis is an important tool of Data Mining, and applied in many different application fields. Now, Clusterin...学位：工学硕士院系专业：计算机与信息工程学院自动化系_模式识别与智能系统学号：20023105
