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基于数据划分的DBSCAN算法研究
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基于数据划分的DBSCAN算法研究
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-5页
目录第5-8页
第一章 绪论第8-13页
　　· 研究背景和意义第8-9页
　　· 国内外研究现状第9-11页
　　· 本文研究内容第11-12页
　　· 本文章节安排第12-13页
第二章 数据挖掘及聚类分析第13-21页
　　· 数据挖掘概述第13页
　　· 数据挖掘功能第13-15页
　　　　· 数据特征化与数据区分第13页
　　　　· 挖掘频繁模式、关联和相关性第13-14页
　　　　· 用于预测分析的分类与回归第14页
　　　　· 聚类分析第14-15页
　　· 聚类分析概述第15-18页
　　　　· 聚类分析中的数据结构第15-18页
　　· 基本聚类方法第18-20页
　　· 本章小结第20-21页
第三章 基于粒子群的聚类中心获取方法第21-30页
　　· 粒子群优化算法第21-23页
　　　　· 粒子群优化算法思想的起源第21页
　　　　· 算法原理第21-22页
　　　　· 粒子群算法的处理流程第22-23页
　　　　· 算法特点第23页
　　· K-means 算法第23-26页
　　　　· K-means 算法的基本思想和框架第23-24页
　　　　· K-means 算法的初始值依赖性分析第24-25页
　　　　· K-means 算法初值选取的现有方法第25-26页
　　· 基于粒子群算法的聚类中心获取方法第26-27页
　　　　· 算法基本流程第26-27页
　　　　· 编码方式与适应度选择第27页
　　· 实验结果及分析第27-29页
　　· 本章小结第29-30页
第四章 并行计算 MapReduce 的理论研究第30-35页
　　· Hadoop 技术介绍第30页
　　· Hadoop 基本架构第30-32页
　　　　· HDFS第30-31页
　　　　· Hadoop Map/Reduce第31-32页
　　· MapReduce 编程模型第32-34页
　　· 本章小结第34-35页
第五章 基于粒子群数据划分、MapReduce 并行处理的 DBSCAN 算法（DPDPSO）第35-52页
　　· DBSCAN 算法第35-36页
　　　　· 算法思想第35页
　　　　· 算法框架第35-36页
　　· DBSCAN 算法局限性分析第36-40页
　　· DBSCAN 算法现有的一些改进第40-41页
　　· 利用粒子群数据划分、MapReduce 并行处理的 DBSCAN 算法（DPDPSO）第41-46页
　　　　· DPDPSO 算法的构造出发点第41页
　　　　· DPDPSO 算法的基本思想第41页
　　　　· 数据集的划分第41-42页
　　　　· 利用 k-dist 图确定各个分区的初始参数ε和 MinPts第42-43页
　　　　· 利用 MapReduce 并行处理局部数据集第43页
　　　　· 对每个分区的聚类结果进行合并第43-45页
　　　　· DPDPSO 的算法步骤第45-46页
　　· 实验结果第46-51页
　　　　· 实验环境第46-47页
　　　　· 处理分布不均匀数据集对比第47-50页
　　　　· 内存性能对比第50-51页
　　· 本章小结第51-52页
第六章 主要结论与展望第52-53页
　　· 主要结论第52页
　　· 展望第52-53页
致谢第53-54页
参考文献第54-57页
附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文第57 页

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