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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,点击这进入下载页面
 
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