大数据的序贯预测和聚类研究—硕士毕业论文下载



大数据的序贯预测和聚类研究

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大数据的序贯预测和聚类研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-12页
主要符号对照表	第12-13页
第一章绪论	第13-15页
· 大数据研究	第13页
· 序贯分析和高维数据聚类	第13-14页
· 文章结构	第14-15页
第二章大数据预备知识	第15-33页
· 常见的聚类方法	第15-19页
· k-means聚类	第16页
· DBSCAN聚类	第16-17页
· AGNES聚类	第17页
· 谱聚类	第17-19页
· 高维数据无监督降维方法	第19-24页
· 主成分分析方法	第19页
· RUFS方法	第19-21页
· SOCFS方法	第21-24页
· 数据挖掘算法	第24-25页
· 人工神经网络	第24-25页
· 数值优化算法	第25-33页
· ADMM算法	第25-28页
· 线搜索方法	第28-33页
第三章序贯大数据的预测方法	第33-45页
· 问题描述与基本模型	第33-35页
· 问题描述	第33页
· 线性模型	第33-35页
· 序贯线性回归(SLR)方法	第35-39页
· 序贯回归	第35-36页
· 带权重的序贯回归	第36-37页
· 序贯估计算法	第37-38页
· 序贯更新算法的收敛性	第38-39页
· SLR方法的复杂度分析	第39页
· 真实数据实验	第39-45页
· 数据描述	第39-40页
· 实验结果	第40-45页
第四章稀疏自表示神经网络聚类方法	第45-59页
· 一般的神经网络求解	第45-46页
· 自表示神经网络	第46页
· 稀疏自表示神经网络聚类	第46-59页
· 单隐层的稀疏自表示神经网络聚类(SAENN)	第47-51页
· 模拟数据实验	第51-54页
· 真实数据实验	第54-59页
第五章总结	第59-61页
参考文献	第61-63页
致谢	第63-65页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果	第65页

本篇论文共65页，点击这进入下载页面。

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