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改进的密度峰值聚类算法研究
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改进的密度峰值聚类算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第10-11页
缩略语对照表第11-14页
第一章 绪论第14-20页
　　　　1.1 研究背景及意义第14-15页
　　　　1.2 国内外研究现状第15-16页
　　　　1.3 密度峰值聚类算法存在的问题第16-18页
　　　　1.4 本文的主要研究内容第18页
　　　　1.5 本文组织结构第18-20页
第二章 聚类基础知识介绍第20-32页
　　　　2.1 聚类分析的基本概念第20-23页
　　　　　　　　2.1.1 聚类步骤及形式化描述第20页
　　　　　　　　2.1.2 常用的相似性度量方法第20-22页
　　　　　　　　2.1.3 本文所用的聚类评价指标第22-23页
　　　　2.2 常用的聚类算法第23-28页
　　　　　　　　2.2.1 基于划分的聚类算法第23-24页
　　　　　　　　2.2.2 基于层次的聚类算法第24-25页
　　　　　　　　2.2.3 基于密度的聚类算法第25-26页
　　　　　　　　2.2.4 基于网格的聚类算法第26-27页
　　　　　　　　2.2.5 基于模型的聚类算法第27页
　　　　　　　　2.2.6 近邻传播算法第27-28页
　　　　2.3 密度峰值聚类算法第28-31页
　　　　　　　　2.3.1 算法思想第28-31页
　　　　　　　　2.3.2 算法步骤第31页
　　　　2.4 本章小结第31-32页
第三章 一种聚类中心自动识别的密度峰值聚类算法第32-46页
　　　　3.1 问题描述第32-33页
　　　　3.2 一种聚类中心自动识别的密度峰值聚类算法第33-37页
　　　　　　　　3.2.1 考虑贡献度的密度度量方法第33-34页
　　　　　　　　3.2.2 识别局部聚类中心第34-35页
　　　　　　　　3.2.3 合并局部聚类第35页
　　　　　　　　3.2.4 算法步骤第35-36页
　　　　　　　　3.2.5 算法复杂度分析第36-37页
　　　　3.3 实验结果及分析第37-44页
　　　　　　　　3.3.1 人造数据集实验第37-42页
　　　　　　　　3.3.2 UCI数据集实验第42-44页
　　　　3.4 本章小结第44-46页
第四章 基于K近邻的密度峰值聚类算法第46-68页
　　　　4.1 问题描述第46-49页
　　　　4.2 K近邻算法介绍第49页
　　　　4.3 基于K近邻的密度峰值聚类算法第49-54页
　　　　　　　　4.3.1 考虑数据点空间分布的密度度量方法第49-51页
　　　　　　　　4.3.2 数据点分配第51-53页
　　　　　　　　4.3.3 算法步骤第53页
　　　　　　　　4.3.4 算法复杂度分析第53-54页
　　　　4.4 实验结果及分析第54-66页
　　　　　　　　4.4.1 人造数据集实验第51-63页
　　　　　　　　4.4.2 UCI数据集实验第63-66页
　　　　4.5 本章小结第66-68页
第五章 总结与展望第68-70页
　　　　5.1 全文总结第68-69页
　　　　5.2 工作展望第69-70页
参考文献第70-76页
致谢第76-78页
作者简介第78-79页

本篇论文共79页，点击这进入下载页面。
 
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