一种基于密度的动态参数单元聚类算法
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 引言 | 第6-14页 |
| 1．1 问题研究的背景 | 第6-7页 |
| 1．2 数据挖掘的研究意义 | 第7-12页 |
| 1．3 本文的主要工作 | 第12-14页 |
| 2 聚类算法研究 | 第14-31页 |
| 2．1 聚类分析算法 | 第14-17页 |
| 2．2 算法性能的比较框架 | 第17-22页 |
| 2．2．1 算法的比较标准 | 第17-18页 |
| 2．2．2 数据变换与分类尺度 | 第18-22页 |
| 2．3 对常见聚类算法的分析 | 第22-29页 |
| 2．3．1 划分方法的特点及其问题 | 第22-26页 |
| 2．3．2 层次方法及其问题 | 第26-27页 |
| 2．3．3 基于密度的聚类算法的特点 | 第27-28页 |
| 2．3．4 基于网格的聚类算法的特点 | 第28页 |
| 2．3．5 基于模型的方法的特点 | 第28-29页 |
| 2．3．6 模糊聚类方法的特点 | 第29页 |
| 2．4 对以上算法问题的总结及横向比较 | 第29-31页 |
| 3 基于密度的动态参数聚类方法 | 第31-46页 |
| 3．1 若干定义及定理 | 第31-34页 |
| 3．2 算法中的数据预处理 | 第34-35页 |
| 3．3 动态参数的确定 | 第35-37页 |
| 3．4 数据点密度的识别问题 | 第37-38页 |
| 3．5 算法描述 | 第38-45页 |
| 3．6 算法的特点 | 第45页 |
| 3．7 本章小结 | 第45-46页 |
| 4 结束语 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 攻读学位期间发表的主要学术论文 | 第52-53页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第53页 |
