| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景与意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·聚类研究现状 | 第10-12页 |
| ·集成学习研究现状 | 第12页 |
| ·聚类集成研究现状 | 第12-13页 |
| ·术语及表示方法 | 第13-14页 |
| ·论文组织安排 | 第14-15页 |
| 第2章 聚类分析 | 第15-29页 |
| ·聚类分析概述 | 第15页 |
| ·聚类分析的相关知识 | 第15-24页 |
| ·聚类分析的主要步骤 | 第15-16页 |
| ·聚类中的数据类型及相似性度量方法 | 第16-22页 |
| ·聚类结果评估 | 第22-24页 |
| ·经典聚类算法介绍 | 第24-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 聚类集成 | 第29-35页 |
| ·聚类集成概述 | 第29-30页 |
| ·聚类集体的生成 | 第30-31页 |
| ·共识函数设计 | 第31-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 一种改进的层次聚类算法 | 第35-46页 |
| ·层次聚类介绍 | 第35-37页 |
| ·层次聚类概述 | 第35-37页 |
| ·CURE算法 | 第37页 |
| ·种基于代表点的层次聚类改进算法(REPBFC) | 第37-42页 |
| ·REPBFC算法概述 | 第37-39页 |
| ·算法实现 | 第39-42页 |
| ·实验及分析 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 基于簇模式的聚类集成算法 | 第46-57页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·基于簇模式和划分法的聚类集成算法(ECBCMP) | 第46-50页 |
| ·算法概述 | 第46-48页 |
| ·算法伪代码实现 | 第48-49页 |
| ·实验及分析 | 第49-50页 |
| ·基于簇模式合并的聚类集成算法(ECCCM) | 第50-56页 |
| ·算法概述 | 第50-52页 |
| ·算法伪代码实现 | 第52-54页 |
| ·实验及分析 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第6章 总结及展望 | 第57-59页 |
| ·总结 | 第57页 |
| ·展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及获奖情况 | 第64页 |