聚类分析中K-均值与K-中心点算法的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景与意义 | 第10-12页 |
| ·聚类分析的研究现状及聚类算法存在的问题 | 第12-14页 |
| ·论文的研究内容与组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 聚类技术 | 第16-24页 |
| ·聚类分析 | 第16-18页 |
| ·主要聚类方法 | 第18-23页 |
| ·划分的方法 | 第18页 |
| ·层次的方法 | 第18-19页 |
| ·基于密度的方法 | 第19-20页 |
| ·基于网格的方法 | 第20-21页 |
| ·基于模型的聚类方法 | 第21页 |
| ·基于统计学方法 | 第21-22页 |
| ·聚类高维数据 | 第22-23页 |
| ·基于约束的聚类分析 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 K-均值算法的研究与改进 | 第24-39页 |
| ·K-均值算法概述 | 第24页 |
| ·算法所用到的符号、公式和定义 | 第24-25页 |
| ·K-均值算法流程 | 第25-26页 |
| ·K-均值算法的特点 | 第26-27页 |
| ·K-均值算法存在的问题 | 第27-29页 |
| ·克服K-均值四个缺陷的算法 | 第29-34页 |
| ·算法的基本思想 | 第29页 |
| ·克服K-均值四个缺陷的算法描述 | 第29-30页 |
| ·改进算法的实验分析 | 第30-34页 |
| ·自动获取K-均值聚类参数K值的算法 | 第34-38页 |
| ·算法的基本思想 | 第34页 |
| ·算法所用到的公式 | 第34-36页 |
| ·算法的流程 | 第36页 |
| ·实验分析 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 PAM算法的研究与改进 | 第39-50页 |
| ·PAM算法概述 | 第39-41页 |
| ·K中心点方法 | 第39页 |
| ·PAM算法 | 第39-41页 |
| ·PAM算法的研究现状 | 第41-42页 |
| ·PAM算法中存在的问题 | 第42-43页 |
| ·基于K-均值预处理回溯法的PAM算法 | 第43-44页 |
| ·回溯法 | 第43-44页 |
| ·算法描述 | 第44页 |
| ·加入回溯法的PAM | 第44-46页 |
| ·初始中心点对运算效率的影响 | 第46-47页 |
| ·K-均值算法预处理初始点 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 总结与展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 附件 | 第56页 |
