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数据流处理关键技术研究

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数据流处理关键技术研究

论文目录
摘要	第1-5页
abstract	第5-8页
专业术语注释表	第8-9页
第一章绪论	第9-14页
1.1 研究背景及意义	第9-10页
1.2 数据流聚类研究现状	第10-11页
1.3 主要研究内容	第11-12页
1.4 论文组织	第12-14页
第二章数据流聚类算法综述	第14-28页
2.1 数据分析	第14-15页
2.1.1 数据表示	第14页
2.1.2 学习	第14-15页
2.1.3 推理	第15页
2.2 聚类	第15-27页
2.2.1 经典聚类算法	第16-20页
2.2.2 高维度数据的聚类	第20-21页
2.2.3 数据流聚类	第21-27页
2.3 本章小结	第27-28页
第三章基于MapReduce框架的改进K均值算法	第28-41页
3.1 问题定义	第28页
3.2 K均值算法	第28-29页
3.3 MapReduce框架	第29-32页
3.4 算法的基本思想	第32-37页
3.4.1 确定初始簇中心	第32-33页
3.4.2 聚类过程	第33-35页
3.4.3 算法正确性研究	第35-36页
3.4.4 基于MapReduce框架的算法应用	第36-37页
3.5 实验与分析	第37-39页
3.6 本章小结	第39-41页
第四章基于TEDA的模糊聚类算法	第41-49页
4.1 TEDA算法	第41-42页
4.2 问题定义	第42-43页
4.3 算法基本思想	第43-46页
4.3.1 簇的更新	第44-45页
4.3.2 新簇的创建	第45-46页
4.3.3 簇的合并	第46页
4.4 实验与分析	第46-48页
4.5 本章小结	第48-49页
第五章总结与期望	第49-50页
参考文献	第50-52页
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文	第52-53页
附录2 部分程序清单	第53-61页
致谢	第61页

本篇论文共61页，点击这进入下载页面。

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