基于不规则网格及子空间降维的聚类算法研究



基于不规则网格及子空间降维的聚类算法研究

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基于不规则网格及子空间降维的聚类算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第1章绪论	第10-16页
· 选题的依据及意义	第10-11页
· 聚类分析的国内外研究现状	第11-13页
· 数据流数据挖掘的难点	第13-14页
· 课题的主要研究内容和组织结构	第14-16页
· 本文主要研究内容	第14-15页
· 本文的结构安排	第15-16页
第2章相关概念及技术	第16-24页
· 聚类算法的要求	第16页
· 典型的基于数据流的聚类方法	第16-22页
· 基于层次的聚类算法	第17-18页
· 基于密度的聚类算法	第18-19页
· 基于网格的聚类算法	第19-20页
· 针对高维数据的聚类算法	第20-21页
· 最近公布的算法	第21-22页
· 基于不规则网格的聚类算法	第22-23页
· 本章小结	第23-24页
第3章自适应的不规则网格数据流聚类算法	第24-36页
· 引言	第24-25页
· 问题描述和定义	第25-27页
· 自适应的不规则网格增量聚类算法	第27-34页
· 网格结构的增量调整策略	第27-28页
· 网格密度阈值的确定	第28-29页
· 关联度阈值的确定	第29-30页
· 金字塔时间框架	第30-31页
· 算法框架	第31-34页
· 算法性能分析	第34-35页
· 本章小结	第35-36页
第4章基于网格密度和有效维的高维数据流聚类算法	第36-46页
· 引言	第36-37页
· 问题描述和定义	第37-39页
· 基于网格密度和有效维的高维数据流聚类算法	第39-44页
· 降维方法	第39-41页
· 密度网格的聚类方法	第41-42页
4.3.3 GDH-Stream 算法框架	第42-44页
· 算法性能分析	第44-45页
· 本章小结	第45-46页
第5章算法实现与实验结果	第46-52页
5.1 AIGStream 算法的实现与实验结果分析	第46-48页
· 聚类质量的比较	第46-47页
· 有效性测验	第47-48页
5.2 GDH-Stream 算法的实现与实验结果分析	第48-51页
· 聚类质量	第49-50页
· 有效性测验	第50页
· 敏感性分析	第50页
· 可扩展性测验	第50-51页
· 本章小结	第51-52页
结论	第52-54页
参考文献	第54-58页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果	第58-59页
致谢	第59-60页
作者简介	第60 页

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