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基于数据分区和QR*树的并行DBSCAN算法研究
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基于数据分区和QR*树的并行DBSCAN算法研究
论文目录
 
摘要第1-6 页
Abstract第6-9 页
第1章 绪论第9-14 页
　　· 论文的研究背景和意义第9-10 页
　　· 国内外研究现状第10-12 页
　　· 本论文的研究内容第12-13 页
　　· 论文的组织结构第13-14 页
第2章 数据挖掘及聚类分析第14-30 页
　　· 数据挖掘概述第14-18 页
　　　　· 数据挖掘的产生背景第14-15 页
　　　　· 数据挖掘的基本理论第15 页
　　　　· 数据挖掘的处理过程和任务第15-16 页
　　　　· 数据挖掘的分类第16-18 页
　　· 聚类分析第18-28 页
　　　　· 聚类分析定义第18-20 页
　　　　· 聚类分析的聚类准则函数第20-22 页
　　　　· 聚类分析算法的分类第22-26 页
　　　　· 聚类分析的常见算法第26-28 页
　　· 本章小结第28-30 页
第3章 DBSCAN算法和数据分区以及QR*树第30-42 页
　　· DBSCAN算法第30-34 页
　　　　· DBSCAN算法模型第30-32 页
　　　　· DBSCAN算法框架第32-34 页
　　· 数据分区第34-37 页
　　　　· 数据分区的基本理论第34-35 页
　　　　· 数据分区的算法理论第35-37 页
　　· QR*树第37-41 页
　　　　· QR*树的结构第37-39 页
　　　　· QR*树的操作第39-41 页
　　· 本章小结第41-42 页
第4章 PQR*TDBSCAN算法第42-51 页
　　· PQR*TDBSCAN算法构造的出发点第42-43 页
　　· PQR*TDBSCAN算法的基本思想第43 页
　　· 数据集的分区第43-44 页
　　· 种子点的选择第44-45 页
　　· 分区数据的聚类与合并第45-47 页
　　· PQR*TDBSCAN算法的基本框架第47-49 页
　　· PQR*TDBSCAN算法的复杂度分析第49 页
　　　　· PQR*TDBSCAN算法的时间复杂度分析第49 页
　　　　· PQR*TDBSCAN算法的空间复杂度分析第49 页
　　· 本章小结第49-51 页
第5章 实验结果及其分析第51-60 页
　　· 实验数据集介绍第51-52 页
　　· 实验环境的介绍第52 页
　　· 实验数据集的实验结果第52-57 页
　　　　· 应用DBSCAN算法的实验结果第52-54 页
　　　　· 应用PDBSCAN算法的实验结果第54-56 页
　　　　· 应用PQR*TDBSCAN算法的实验结果第56-57 页
　　· 实验结果分析第57-59 页
　　· 本章小结第59-60 页
结论第60-61 页
参考文献第61-65 页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第65-66 页
致谢第66页

本篇论文共66页，点击这进入下载页面。
 
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