空间数据挖掘中的聚类算法研究



空间数据挖掘中的聚类算法研究

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空间数据挖掘中的聚类算法研究

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-9页
第一章绪论	第9-15页
1.1 课题背景与意义	第9-10页
1.2 研究现状	第10-13页
1.3 本文主要工作	第13页
1.4 论文组织结构	第13-15页
第二章空间数据挖掘中的聚类分析	第15-24页
2.1 空间数据挖掘的基本知识	第15-20页
2.1.1 基本概念	第15页
2.1.2 空间数据挖掘可发现的知识类型	第15-17页
2.1.3 空间数据挖掘系统的体系结构	第17-18页
2.1.4 空间数据挖掘的基本方法	第18-20页
2.2 空间聚类分析的基本知识	第20-23页
2.2.1 基本概念	第20页
2.2.2 聚类分析基本原则	第20-21页
2.2.3 空间聚类算法的分类	第21-22页
2.2.4 空间聚类分析的关键问题	第22-23页
2.3 本章小结	第23-24页
第三章基于障碍约束的空间聚类算法研究	第24-38页
3.1 问题描述	第24-25页
3.2 相关研究工作	第25-27页
3.3 CLIQUE算法基础	第27-28页
3.4 基于CLIQUE的空间障碍约束聚类算法	第28-31页
3.4.1 算法思路	第28-29页
3.4.2 相关定义	第29-30页
3.4.3 算法步骤	第30-31页
3.5 算法实验结果及性能分析	第31-33页
3.6 空间面状实体聚类算法	第33-37页
3.6.1 相关研究工作	第34页
3.6.2 算法思路	第34-35页
3.6.3 算法步骤	第35-36页
3.6.4 算法分析	第36-37页
3.7 本章小结	第37-38页
第四章基于密度的空间聚类算法	第38-47页
4.1 基本知识	第38-39页
4.2 DBSCAN算法基础	第39-40页
4.3 DBSCAN改进算法研究	第40-41页
4.4 基于层次的DBSCAN改进算法	第41-46页
4.4.1 相关定义	第42页
4.4.2 算法描述	第42-44页
4.4.3 算法正确性证明	第44页
4.4.4 算法分析	第44-46页
4.5 本章小结	第46-47页
第五章总结与展望	第47-50页
5.1 全文总结	第47-48页
5.2 本文创新点	第48页
5.3 下一步研究工作	第48-50页
参考文献	第50-55页
致谢	第55-56页
作者攻读硕士期间发表论文	第56-57页
作者攻读硕士期间课题研究情况	第57-58页
学位论文评阅及答辩情况表	第58页

本篇论文共58页，点击这进入下载页面。

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