混合属性聚类融合及数据流聚类算法研究



混合属性聚类融合及数据流聚类算法研究

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混合属性聚类融合及数据流聚类算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-11页
第1章绪论	第11-21页
· 数据挖掘的背景与意义	第11-12页
· 数据挖掘的发展及国内外现状	第12-15页
· 数据挖掘的步骤	第15-16页
· 数据挖掘的任务	第16-18页
· 聚类分析	第16-17页
· 预测建模	第17页
· 关联分析	第17页
· 异常检测	第17-18页
· 时序模式分析	第18页
· 数据挖掘的主要技术	第18-19页
· 统计学	第18页
· 机器学习	第18页
· 数据库系统和数据仓库	第18页
· 机器学习信息检索	第18-19页
· 论文内容和组织结构	第19-20页
· 本章小结	第20-21页
第2章聚类	第21-30页
· 聚类概述	第21页
· 聚类的定义及基本数学模型	第21-22页
· 主要基础聚类算法	第22-25页
· 基于划分的方法	第22页
· 基于层次的方法	第22-23页
· 基于密度的方法	第23-24页
· 基于网格的方法	第24-25页
· 混合属性聚类	第25-29页
· 概述	第25页
· 混合属性聚类分析中的数据类型	第25-26页
· 数据相似性比较	第26-28页
· 混合属性的聚类要求	第28-29页
· 本章小结	第29-30页
第3章基于相对密度和熵的混合属性聚类融合算法研究	第30-47页
· 聚类融合相关研究	第30-32页
· 聚类融合概述	第30-31页
· 聚类融合研究现状	第31-32页
· 算法框架	第32-33页
· 基于相对密度的快速FastRDBClustering算法	第33-36页
· 相对密度有关概念	第33-35页
· FastRDBClustering算法描述	第35-36页
· 基于Distance-熵的分类属性ECCD算法	第36-38页
· 熵的有关概念	第36-38页
· ECCD算法描述	第38页
· 基于交集的ICEMD最终融合算法	第38-43页
· 算法性能分析及仿真实验	第43-46页
· 算法性能分析	第43页
· 仿真实验结果分析	第43-46页
· 本章小结	第46-47页
第4章基于距离和信息熵的混合属性数据流聚类算法研究	第47-61页
· 数据流相关研究	第47-48页
· 数据流概述	第47页
· 数据流聚类研究现状	第47-48页
· 数据流处理技术	第48-50页
· 基于数据的技术	第48-49页
· 基于任务的技术	第49-50页
· 经典CluS-eam数据流聚类算法框架	第50-51页
· ADE-stream算法	第51-56页
· 微簇数据结构MS	第52-54页
· 在线微聚类过程	第54-56页
· 离线宏聚类过程	第56页
· 算法性能分析及仿真实验	第56-60页
· 算法性能分析	第56-57页
· 仿真实验结果分析	第57-60页
· 本章小结	第60-61页
第5章总结和展望	第61-63页
· 本文主要成果及总结	第61-62页
· 课题研究展望	第62-63页
参考文献	第63-67页
致谢	第67-68页
攻读学位期间参加的科研项目和成果	第68页

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