空间聚类分析的研究
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空间聚类分析的研究
论文目录
摘要
第1-6页
Abstract
第6-10页
第1章 绪论
第10-16页
1.1 课题研究的目的及意义
第10-11页
1.2 国内外研究现状
第11-15页
1.3 课题的来源及研究内容
第15-16页
1.3.1 课题来源
第15页
1.3.2 课题的主要研究内容
第15-16页
第2章 聚类挖掘概述
第16-26页
2.1 聚类算法基本原理
第16-17页
2.2 传统聚类算法分类
第17-21页
2.2.1 层次聚类
第17-18页
2.2.2 划分聚类
第18页
2.2.3 基于密度聚类
第18-19页
2.2.4 模糊聚类
第19-20页
2.2.5 其它聚类算法
第20-21页
2.3 不确定数据聚类算法
第21-23页
2.3.1 基于划分的不确定数据聚类算法
第21-22页
2.3.2 基于密度的不确定数据聚类算法
第22-23页
2.3.3 其它不确定数据聚类算法
第23页
2.4 聚类评测标准
第23-25页
2.5 本章小结
第25-26页
第3章 改进传统 K-均值划分聚类算法
第26-39页
3.1 基于密度期望确定 K-均值算法的初始中心点
第27-33页
3.1.1 相关概念
第28-29页
3.1.2 基于密度期望选取初始中心点
第29-31页
3.1.3 算法实例验证分析
第31-33页
3.2 基于密度期望及有效性指标确定 K 值的选取
第33-38页
3.2.1 有效性指标函数
第33-35页
3.2.2 结合密度期望及有效性指标选取有效聚类数 K 值
第35-36页
3.2.3 算法实例验证分析
第36-38页
3.3 本章小结
第38-39页
第4章 基于人工蜂群算法改进模糊 C-均值聚类算法
第39-47页
4.1 人工蜂群算法
第39-42页
4.1.1 人工蜂群算法的基本原理
第40-41页
4.1.2 人工蜂群算法的改进及实现
第41-42页
4.2 结合人工蜂群算法确定模糊 C-均值算法初始中心点
第42-44页
4.3 算法实例验证分析
第44-46页
4.4 本章小结
第46-47页
第5章 面向空间不确定数据的模糊聚类分析
第47-58页
5.1 不确定数据模型
第47-48页
5.2 空间不确定数据模糊聚类算法
第48-50页
5.3 空间不确定数据模糊聚类算法的改进方案
第50-53页
5.3.1 将不确定数据确定化
第50-51页
5.3.2 引入相似度衡量公式
第51-52页
5.3.3 改进空间不确定数据模糊聚类算法描述
第52-53页
5.4 算法实例验证分析
第53-57页
5.4.1 构造空间不确定数据集
第53-54页
5.4.2 验证结果分析
第54-57页
5.5 本章小结
第57-58页
结论
第58-60页
参考文献
第60-65页
攻读硕士学位期间发表的学术论文
第65-66页
致谢
第66页
本篇论文共
66
页,
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。
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