基于层次聚类的数据分析—硕士毕业论文下载



基于层次聚类的数据分析

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基于层次聚类的数据分析

论文目录
摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-6页
目录	第6-8页
第一章绪论	第8-10页
· 课题背景和研究的意义	第8页
· 课题国内外研究现状	第8-9页
· 本文的主要工作和组织结构	第9-10页
第二章数据挖掘基础概念	第10-17页
· 数据挖掘概述	第10-12页
· 数据挖掘的定义	第10页
· 数据挖掘的基本步骤	第10-11页
· 数据挖掘的方法	第11-12页
· 数据挖掘的应用	第12页
· 几种基本的聚类算法	第12-16页
· 支持向量聚类算法(Support Vector Clustering)	第12-14页
· K-均值聚类算法(K-means)	第14-16页
· 核聚类算法	第16页
· 层次聚类算法	第16页
· 本章小结	第16-17页
第三章层次聚类与层次分析	第17-28页
· 层次聚类算法与层次分析法基本理论	第17-18页
· 层次聚类算法的基本思想	第17-18页
· 层次分析法的概念	第18页
· 层次分析法中特征算法的改进	第18-22页
· 判断矩阵的两种一致性	第19页
· 同序关系	第19页
· AHP中EM算法的一般步骤	第19-20页
· EM算法的改进	第20-22页
· 算法实验与分析	第22-24页
· 层次聚类下的层次分析算法的应用	第24-26页
· 层次分析法自身的缺陷	第24-25页
· 先层次聚类后层次分析	第25-26页
· 本章小结	第26-28页
第四章基于云模型下的模糊聚类的研究	第28-50页
· 模糊聚类算法的基本概念	第28-29页
· 模糊聚类分析	第28-29页
· 云模型的相关概述	第29-33页
· 云模型的定义	第29页
· 云的数字特征	第29-31页
· 云变换	第31-32页
· 云的3En准则	第32-33页
· 基于云模型的层次聚类算法	第33-40页
· 数据空间的划分	第33页
· 概念层次	第33-34页
· 云合并运算	第34-38页
· 云模型下的层次聚类算法	第38-40页
· 云模型的层次聚类算法分析	第40-42页
· 云变换的优缺点	第40-41页
· 隶属概念的判定方法的分析	第41-42页
· 云模型下层次聚类算法的分析	第42页
· 实验与分析	第42-48页
· 仿真数据实验	第42-47页
· UCI数据实验	第47-48页
· 本章小结	第48-50页
第五章总结与展望	第50-52页
参考文献	第52-55页
致谢	第55-56页
攻读硕士学位斯间的发表论文情况	第56 页

本篇论文共56页，点击这进入下载页面。

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