基于粗糙集的类别数据聚类算法研究



基于粗糙集的类别数据聚类算法研究

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基于粗糙集的类别数据聚类算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-11页
绪论	第11-19页
· 研究背景及意义	第11-13页
· 国内外研究现状	第13-16页
· 现有的针对类别型数据的距离度量方法	第14-15页
· 现有的针对类别型数据的初始中心选择方法	第15页
· 现有的基于粗糙集的聚类算法	第15-16页
· 主要研究内容	第16-17页
· 论文的组织结构	第17-19页
2 相关理论概述	第19-31页
· 数据挖掘	第19-23页
· 数据挖掘的定义	第19页
· 数据挖掘的任务	第19-21页
· 数据挖掘的过程	第21-22页
· 数据挖掘的应用	第22-23页
· 聚类分析	第23-26页
· 聚类分析的基本概念	第23页
· 聚类分析的任务	第23-24页
· 聚类算法的分类	第24-25页
· 聚类分析的数据类型	第25-26页
· 粗糙集理论	第26-30页
· 粗糙集理论的基本知识	第26-27页
· 粗糙集理论的上、下近似关系	第27-28页
· 粗糙集理论的应用	第28-30页
· 本章小结	第30-31页
3 基于加权重叠距离的 K-modes 聚类	第31-37页
· 聚类中的相似性度量问题	第31-32页
· 基本定义	第32-33页
· 加权重叠距离	第33-34页
· WODKM 算法	第34-35页
· 实验结果及分析	第35-36页
· 本章小结	第36-37页
4 K-modes 聚类初始中心选择—采用基于距离的离群点检测方法	第37-47页
· 现有的初始中心选择方法	第37-39页
· 离群点检测技术	第39-41页
· 离群点检测需要处理的问题	第39-40页
· 离群点检测技术的分类	第40-41页
· 基于距离的离群点检测方法	第41页
· K-modes 聚类初始化算法 Ini_Distance	第41-43页
· 实验结果及分析	第43-46页
· 本章小结	第46-47页
5 K-modes 聚类初始中心选择—采用基于信息熵的离群点检测方法	第47-64页
· 基于距离的离群点检测方法所存在的问题	第47-48页
· 信息熵及其在粗糙集中的应用	第48-49页
· 信息熵	第48-49页
· 信息熵在粗糙集中的应用	第49页
· 基于信息熵的离群点检测方法	第49-53页
· K-modes 聚类初始化算法 Ini_Entropy	第53-55页
· 实验结果及分析	第55-63页
· 本章小结	第63-64页
总结与展望	第64-66页
总结	第64-65页
展望	第65-66页
参考文献	第66-71页
致谢	第71-72页
攻读硕士期间发表的学术论文	第72-73页

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