基于共享近邻的自适应谱聚类算法

摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
1 绪论	第8-13页
·研究背景	第8-9页
·研究现状	第9-11页
·本文工作	第11页
·本文的组织结构	第11-13页
2 谱聚类的相关知识	第13-20页
·相似度图	第13-15页
·相似度图的概念	第13页
·相似度图的构造方法	第13-14页
·相似度图的进一步讨论	第14-15页
·拉普拉斯矩阵的性质	第15-17页
·经典的谱聚类算法	第17-20页
3 基于共享近邻的自适应谱聚类算法	第20-43页
·谱聚类算法的理论基础	第20-26页
·图的最优划分	第20-24页
·随机游走	第24-26页
·谱聚类中具有挑战性的问题	第26-30页
·如何建立Laplacian矩阵	第26-29页
·如何自动确定聚类数目k	第29-30页
·如何选择特征向量	第30页
·高斯核函数	第30-38页
·核空间	第30-34页
·高斯核函数的性质	第34-35页
·高斯核函数的进一步讨论	第35-38页
·基于共享近邻的自适应谱聚类算法	第38-43页
·基于共享近邻的自适应高斯核函数	第38-40页
·基于共享近邻的自适应谱聚类算法	第40-43页
4 实验结果与分析	第43-53页
·人工数据集上的实验	第43-45页
·真实数据集的对比实验	第45-53页
·真实数据集	第45-46页
·评价标准	第46-48页
·参数的设定	第48-50页
·实验结果	第50-53页
结论	第53-54页
参考文献	第54-57页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况	第57-58页
致谢	第58-60页