近邻传播聚类算法研究及其在高维数据上的应用
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近邻传播聚类算法研究及其在高维数据上的应用
论文目录
摘要
第1-6页
Abstract
第6-10页
第一章 绪论
第10-22页
· 课题的意义与目的
第10-12页
· 国内外的研究现状
第12-20页
· 聚类的研究现状
第12-15页
· 近邻传播聚类的研究现状
第15-17页
· 高维数据聚类研究现状
第17-20页
· 本文的研究内容及内容结构
第20-22页
第二章 近邻传播聚类算法
第22-31页
· 近邻传播聚类的特点
第22-23页
· 近邻传播聚类算法具体算法流程
第23-27页
2.2.1 代表矩阵 R 的更新
第24页
2.2.2 适选矩阵 A 的更新
第24-26页
· 算法流程
第26-27页
· 算法性质分析以及应用
第27-30页
· 算法性质分析
第27-28页
· 近邻传播聚类算法应用
第28-30页
· 本章小结
第30-31页
第三章 基于路径近邻传播聚类算法
第31-42页
· 基于路径的相似性度量
第31-35页
· 基于路径的知识
第31-33页
· 图的邻接矩阵
第32页
· 最短路径
第32-33页
· 基于路径的相似性度量
第33-35页
· 基于路径的近邻传播聚类算法
第35-36页
· 实验分析
第36-41页
· 算法有效性指标
第36-37页
· 二维数据集实验
第37-39页
· 其他数据集实验
第39-41页
· 本章小结
第41-42页
第四章 近邻传播聚类算法高维数据应用
第42-57页
· 随机投影及集成算法
第42-46页
· 随机投影
第42-43页
· 集成聚类算法
第43-46页
· 集成聚类
第43-44页
4.1.2.2 HBGF 集成聚类算法
第44-46页
· 基于随机投影的聚类集成方案
第46-56页
· 基于随机投影的聚类集成方案
第47页
· 实验分析
第47-56页
· 算法有效指标
第47页
· 实验结果
第47-55页
· 实验总结
第55-56页
· 本章小结
第56-57页
结论
第57-59页
参考文献
第59-62页
攻读硕士学位期间取得的研究成果
第62-63页
致谢
第63-64页
附件
第64 页
本篇论文共
64
页,
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。
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