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聚类质量改进方法的研究
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聚类质量改进方法的研究
论文目录
 
摘要第1-6 页
Abstract第6-12 页
1 绪论第12-23 页
　　· 聚类分析背景第12 页
　　· 聚类分析的基本概念第12-19 页
　　　　· 聚类分析的基本步骤第13-14 页
　　　　· 聚类分析的典型要求第14-15 页
　　　　· 聚类分析中的数据类型第15-16 页
　　　　· 聚类分析中的相似性度量第16-19 页
　　· 当前聚类算法中面临的关键性问题第19-20 页
　　· 本文的研究内容与组织结构第20-23 页
2 聚类算法综述第23-39 页
　　· 全空间低维聚类算法第23-30 页
　　　　· 划分方法第25-26 页
　　　　· 层次方法第26-28 页
　　　　· 密度方法第28-29 页
　　　　· 基于模型的方法第29-30 页
　　· 全空间高维聚类算法第30-33 页
　　　　· 属性转换第32 页
　　　　· 属性选择第32-33 页
　　· 高维子空间聚类算法第33-37 页
　　　　· 子空间聚类算法第34-35 页
　　　　· 映射聚类算法第35-37 页
　　· 本章小结第37-39 页
3 多空间聚类算法第39-68 页
　　· 研究背景第39-44 页
　　· 多空间原理及其应用第44-47 页
　　· 多空间搜索聚类第47-55 页
　　　　· 空间平滑算子第47-51 页
　　　　· 多空间搜索聚类算法第51-55 页
　　· 实验结果分析第55-67 页
　　　　· 评价标准第56-57 页
　　　　· 实验数据集第57-59 页
　　　　· 参数设置第59-60 页
　　　　· 实验结果分析第60-67 页
　　· 本章小结第67-68 页
4 骨架导向的聚类算法第68-90 页
　　· 研究背景第68-69 页
　　· 骨架理论及其应用第69-70 页
　　· 聚类问题的骨架与近似骨架第70-75 页
　　　　· 聚类问题的骨架及近似骨架第70-74 页
　　　　· 近似骨架发现算法第74-75 页
　　· BK-means:基于骨架初始解的聚类算法第75-81 页
　　　　· BK-means的基本思路第75-76 页
　　　　· BK-means的基本框架第76-77 页
　　　　· 实验结果分析第77-81 页
　　· 骨架导向的规约聚类算法第81-89 页
　　　　· 多级规约的基本思想第81-82 页
　　　　· 近似骨架导向的规约聚类算法框架第82-83 页
　　　　· 实验结果分析第83-89 页
　　· 本章小结第89-90 页
5 基于局部显著单元的高维聚类算法第90-108 页
　　· 研究背景第90-92 页
　　· 局部Rodeo核密度估计第92-95 页
　　· 基于局部显著单元的高维聚类算法第95-100 页
　　　　· 局部显著单元定义及其发现算法第95-98 页
　　　　· 基于局部显著单元的高维聚类算法第98-100 页
　　· 实验结果及分析第100-107 页
　　　　· 评价标准第100-101 页
　　　　· 实验数据集第101-103 页
　　　　· 实验结果及分析第103-107 页
　　· 本章小结第107-108 页
结论第108-110 页
参考文献第110-121 页
攻读博士学位期间发表学术论文情况第121-123 页
致谢第123-124 页
作者简介第124-126 页

本篇论文共126页，点击这进入下载页面。
 
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