基于微粒子动态搜索的K-medoids聚类算法及其在风速聚类中的应用研究



基于微粒子动态搜索的K-medoids聚类算法及其在风速聚类中的应用研究

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基于微粒子动态搜索的K-medoids聚类算法及其在风速聚类中的应用研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-11页
第一章绪论	第11-19页
1.1 研究的背景及意义	第11-13页
1.2 聚类算法及其在风速聚类中应用研究现状	第13-16页
1.2.1 聚类算法存在的问题	第13-14页
1.2.2 聚类算法研究的领域	第14-15页
1.2.3 研究现状	第15-16页
1.3 本文主要工作	第16-17页
1.4 本文的组织结构	第17-19页
第二章聚类算法	第19-27页
2.1 聚类算法介绍	第19-22页
2.1.1 几种常见相似性的度量方法	第19-20页
2.1.2 聚类算法分类	第20-22页
2.2 基于划分的聚类算法	第22-25页
2.2.1 K-means算法	第23-24页
2.2.2 K-means算法的缺陷	第24页
2.2.3 K-medoids聚类算法	第24-25页
2.3 本章小结	第25-27页
第三章基于粒化思想的K-medoids聚类算法的初始化	第27-37页
3.1 基于粒计算的初始化	第27-31页
3.1.1 粒计算的组成	第27页
3.1.2 粒计算的两个基本过程	第27页
3.1.3 粒度与聚类的关系	第27-28页
3.1.4 基于粒度分析原理聚类算法的思想框架	第28-29页
3.1.5 非粒度聚类算法的缺陷和基于粒计算的聚类算法的优点	第29页
3.1.6 基于粒计算初始化相关定义和具体步骤	第29-31页
3.2 初始化算法的改进	第31-34页
3.2.1 实验仿真	第32-34页
3.2.2 结果分析	第34页
3.3 几种不同的初始化算法	第34-35页
3.4 不同初始化算法的比较	第35页
3.5 本章小结	第35-37页
第四章基于微粒子动态搜索的K-medoids聚类算法	第37-47页
4.1 微粒子的相关概念	第37页
4.2 微粒子动态搜索的描述	第37-38页
4.2.1 微粒子动态搜索策略提出的依据	第37页
4.2.2 微粒子动态搜索的思想	第37-38页
4.3 基于优化粒计算下微粒子动态搜索的K-medoids设计步骤	第38-39页
4.4 改进算法实验仿真与结果分析	第39-41页
4.4.1 仿真实验	第39-40页
4.4.2 结果分析	第40-41页
4.5 几种不同改进的K-medoids算法的比较分析	第41-45页
4.5.1 不同算法的介绍	第41-42页
4.5.2 时间复杂度分析	第42页
4.5.3 实验及结果分析	第42-45页
4.6 本章小结	第45-47页
第五章改进算法在风速聚类中的应用	第47-55页
5.1 影响风速变化因素简介	第47-48页
5.1.1 气压	第47页
5.1.2 湿度	第47页
5.1.3 温度	第47-48页
5.2 一天影响风速因素的分析	第48-51页
5.2.1 实验数据	第48-49页
5.2.2 实验结果及分析	第49-51页
5.3 一月内影响风速因素的分析	第51-54页
5.3.1 实验数据	第51-52页
5.3.2 实验结果及分析	第52-54页
5.4 本章小结	第54-55页
第六章结论与展望	第55-57页
6.1 结论	第55页
6.2 展望	第55-57页
参考文献	第57-61页
致谢	第61-63页
附录（攻读硕士学位期间发表论文）	第63-64页
详细摘要	第64-72页

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