| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 聚类边界研究的现状 | 第12-14页 |
| 1.3 论文的组织结构 | 第14-15页 |
| 2 基于DBSCAN的任一簇边界提取算法 | 第15-29页 |
| 2.1 相关工作 | 第15-17页 |
| 2.2 算法定义 | 第17-20页 |
| 2.3 算法描述 | 第20-22页 |
| 2.4 实验结果及分析 | 第22-27页 |
| 2.4.1 DBORDER与边界检测算法的比较 | 第22-23页 |
| 2.4.2 DBORDER与DBSCAN算法的比较 | 第23-27页 |
| 2.5 算法时间复杂度分析 | 第27-28页 |
| 2.6 参数讨论 | 第28页 |
| 2.7 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 基于K近邻的具有聚类功能的簇边界提取算法 | 第29-46页 |
| 3.1 背景介绍 | 第29-30页 |
| 3.2 算法定义 | 第30-32页 |
| 3.3 算法描述 | 第32-33页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第33-45页 |
| 3.4.1 综合数据集上的对比实验 | 第33-37页 |
| 3.4.2 高维真实数据集上的对比实验 | 第37-45页 |
| 3.5 算法时间复杂度分析 | 第45页 |
| 3.6 参数讨论 | 第45页 |
| 3.7 本章小结 | 第45-46页 |
| 4 总结与展望 | 第46-48页 |
| 4.1 总结 | 第46页 |
| 4.2 展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 个人简历、在校期间发表的学术论文与研究成果 | 第51-52页 |
| 个人简历 | 第51页 |
| 在校期间发表的学术论文 | 第51页 |
| 在校期间主要奖励 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52页 |