基于改进粒子群的K均值聚类算法研究



基于改进粒子群的K均值聚类算法研究

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基于改进粒子群的K均值聚类算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-9页
第一章绪论	第9-13页
· 研究背景及意义	第9-10页
· 国内外研究现状	第10-11页
· 论文内容及结构	第11-13页
第二章聚类分析	第13-23页
· 聚类分析概述	第13-17页
· 聚类分析中的数据类型	第13-14页
· 聚类分析中的数据结构	第14-15页
· 聚类分析中的准则函数	第15-17页
· 聚类算法的分类	第17-18页
· 基于层次的方法	第17页
· 基于划分的方法	第17页
· 基于网格的方法	第17-18页
· 基于密度的方法	第18页
· 基于模型的方法	第18页
· K均值聚类算法	第18-21页
· K均值聚类算法的概述	第18-19页
· K均值聚类算法的不足及现有改进	第19-21页
· 常见的改进K均值聚类算法	第21-22页
· 基于遗传算法的K均值聚类算法	第21页
· 基于粒子群的K均值聚类算法	第21-22页
· 改进的层次K均值聚类算法	第22页
· 本章小结	第22-23页
第三章粒子群优化算法	第23-28页
· 粒子群优化算法概述	第23-24页
· 粒子群优化算法的优缺点及现有改进	第24-25页
· 粒子群优化算法的优缺点	第24页
· 粒子群优化算法的现有改进	第24-25页
· 常见的改进粒子群优化算法	第25-27页
· 自适应粒子群优化算法	第25-26页
· 免疫粒子群优化算法	第26页
· 变异粒子群优化算法	第26页
· 混沌粒子群优化算法	第26-27页
· 本章小结	第27-28页
第四章基于波动控制的改进粒子群和K均值的混合聚类算法	第28-39页
· 免疫系统	第28-31页
· 生物免疫系统概述	第28-29页
· 生物免疫系统的基本概念	第29页
· 生物免疫系统的免疫机制	第29-30页
· 人工免疫系统的仿生机理	第30-31页
· 基于波动控制的改进粒子群和K均值的混合聚类算法	第31-38页
· 算法概述	第31-35页
· 算法流程	第35-36页
· 实验仿真与分析	第36-38页
· 本章小结	第38-39页
第五章基于扰动策略的免疫粒子群聚类算法	第39-47页
· 带扰动算子的粒子群优化算法	第39-41页
· 算法概述	第39-40页
· 算法流程	第40-41页
· 基于扰动策略的免疫粒子群聚类算法	第41-43页
· 算法描述	第41-42页
· 算法流程	第42-43页
· 实验仿真及分析	第43-46页
· 本章小结	第46-47页
第六章总结与展望	第47-49页
参考文献	第49-54页
致谢	第54-55页
附录 (攻读硕士学位期间发表的论文)	第55页

本篇论文共55页，点击这进入下载页面。

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