数据流聚类算法研究—硕士毕业论文下载



数据流聚类算法研究

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数据流聚类算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章绪论	第10-18页
· 数据流挖掘的产生和发展	第10-11页
· 数据流挖掘的研究现状	第11-15页
· 数据流聚类	第12-13页
· 数据流分类	第13-14页
· 数据流频繁项集挖掘	第14-15页
· 数据流挖掘的应用	第15-16页
· 论文内容和组织结构	第16-17页
· 本章小结	第17-18页
第二章数据流聚类算法	第18-29页
· 数据流的基本定义和概述	第18-20页
· 数据流的定义	第18页
· 数据流的特点	第18-19页
· 数据流挖掘的算法的特点	第19-20页
· 数据流挖掘技术	第20-24页
· 窗口技术	第20-21页
· 动态抽样技术	第21-22页
· 概要数据结构	第22-24页
· 数据流聚类算法	第24-28页
· 数据流聚类算法的要求	第24-25页
· 数据流聚类算法简介	第25-28页
· 本章小结	第28-29页
第三章高维数据相似性度量研究	第29-38页
· 高维数据的概念	第29页
· 高维数据的特点	第29-30页
· 稀疏性	第29页
· 空空间现象	第29-30页
· 高维对数据聚类的影响	第30-31页
· 数据对象间相似性度量	第31-34页
· 距离函数	第31-33页
· 相似系数	第33-34页
· 基于特征选择的相似性度量	第34-36页
· 特征选择	第34-35页
· 基于特征选择的高维相似性度量函数	第35-36页
· 实验结果与分析	第36-37页
· 本章小结	第37-38页
第四章高维混合属性数据流聚类算法	第38-49页
· 高维数据流聚类算法	第38-39页
· HPStream 算法流程	第39-40页
· 高维混合属性数据的相似性度量	第40-43页
· 数据类型	第40-41页
· 高维混合属性数据的相似性度量	第41-43页
· 高维混合型属性数据流聚类算法M-HPStream	第43-45页
· 仿真结果和分析	第45-48页
· 实验环境与测试数据	第45-46页
· 聚类纯度	第46-47页
· 算法效率	第47-48页
· 本章小结	第48-49页
第五章结论和展望	第49-51页
· 本文主要研究成果	第49-50页
· 论文展望	第50-51页
致谢	第51-52页
参考文献	第52-56页
攻读学位期间发表的学术论文目录	第56 页

本篇论文共56页，点击这进入下载页面。

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