基于模糊聚类的数据挖掘技术研究



基于模糊聚类的数据挖掘技术研究

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基于模糊聚类的数据挖掘技术研究

论文目录
目录	第1-4 页
中文摘要	第4-5 页
英文摘要	第5-6 页
第一章绪论	第6-9 页
§1．1 引言	第6 页
§1．2 研究现状	第6-8 页
§1．3 本文的主要内容	第8-9 页
第二章数据挖掘技术综述	第9-18 页
§2．1 数据挖掘技术概述	第9-10 页
§2．2 数据挖掘研究现状	第10-11 页
§2．3 数据挖掘的任务和挖掘方法	第11-14 页
§2．3．1 数据抽取	第12 页
§2．3．2 分类发现	第12-13 页
§2．3．3 聚类	第13 页
§2．3．4 关联规则发现	第13-14 页
§2．4 数据挖掘工具的评价标准及工具特点	第14-18 页
§2．4．1 产生的模式种类的多少	第14-15 页
§2．4．2 解决复杂问题的能力	第15 页
§2．4．3 易操作性	第15-16 页
§2．4．4 数据存取能力	第16 页
§2．4．5 与其他产品的接口	第16 页
§2．4．6 数据挖掘工具	第16-18 页
第三章面向聚类挖掘的方法	第18-28 页
§3．1 聚类分析概述	第18-20 页
§3．1．1 聚类分析的分类	第18 页
§3．1．2 聚类分析的研究方向	第18-19 页
§3．1．3 聚类分析的应用	第19-20 页
§3．2 用于聚类挖掘的统计方法	第20-28 页
§3．2．1 传统统计的聚类方法	第20-23 页
§3．2．2 运用遗传算法改进统计聚类方法	第23-27 页
§3．2．3 小结	第27-28 页
第四章模糊聚类理论应用及研究	第28-38 页
§4．1 模糊聚类目标函数的演化	第28-33 页
§4．1．1 模糊划分矩阵U	第29-30 页
§4．1．2 相似性准则D（·）	第30-31 页
§4．1．3 聚类原型B	第31-32 页
§4．1．4 加权指数m	第32-33 页
§4．1．5 各种数据集X聚类	第33 页
§4．2 模糊聚类算法实现途径的研究	第33-35 页
§4．2．1 基于交替优化的实现	第33-34 页
§4．2．2 基于神经网络的实现	第34 页
§4．2．3 基于进化计算的实现	第34-35 页
§4．3 模糊聚类有效性的研究	第35-36 页
§4．4 模糊聚类的应用研究	第36-38 页
§4．4．1 模糊聚类在模式识别中的应用	第36-37 页
§4．4．2 模糊聚类在图像处理中的应用	第37-38 页
第五章 C-均值聚类算法的改进及研究	第38-44 页
§5．1 C-均值聚类算法的研究	第38-41 页
§5．2 模糊C-均值算法	第41-42 页
§5．3 改进的模糊C-均值算法	第42-44 页
第六章对手抑制式模糊C-均值聚类算法及其分析	第44-56 页
§6．1 模糊C-均值聚类算法	第44-46 页
§6．2 模糊C-均值聚类算法的分析	第46 页
§6．3 新的软聚类算法—对手抑制式模糊C-均值聚类算法	第46-52 页
§6．3．1 现有软聚类算法介绍与分析	第46-47 页
§6．3．2 新的软聚类算法——对手抑制式模糊C-均值聚类算法	第47-52 页
§6．4 实验结果	第52-55 页
§6．5 小结	第55-56 页
第七章结束语	第56-57 页
§7．1 本文的主要工作	第56 页
§7．2 今后的工作	第56-57 页
致谢	第57-58 页
参考文献	第58-59 页

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