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基于密度的增量数据谱聚类方法研究

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第1章 绪论第10-17页
    1.1 课题的研究背景及意义第10-11页
    1.2 课题的研究现状第11-15页
        1.2.1 谱聚类的研究现状第11-14页
        1.2.2 基于增量数据的谱聚类方法研究现状第14-15页
    1.3 本文的主要工作第15-17页
第2章 谱聚类理论和算法简介第17-31页
    2.1 引言第17页
    2.2 图的概念第17-20页
        2.2.1 图第17-19页
        2.2.2 相似图第19-20页
    2.3 经典的高斯核函数第20-22页
    2.4 谱聚类基础第22-30页
        2.4.1 谱图划分准则第22-27页
        2.4.2 经典的谱聚类算法第27-30页
    2.5 本章小结第30-31页
第3章 基于密度的谱聚类第31-46页
    3.1 引言第31页
    3.2 基于平均密度的最小最大切割准则第31-35页
    3.3 基于密度的谱聚类第35-40页
        3.3.1 基于密度峰值算法的聚类数目确定方法第35-37页
        3.3.2 基于密度的相似性度量第37-40页
        3.3.3 基于密度的谱聚类算法第40页
    3.4 实验与分析第40-45页
        3.4.1 真实数据集及实验结果第41-42页
        3.4.2 实验结果分析第42-43页
        3.4.3 参数分析第43-45页
    3.5 本章小结第45-46页
第4章 基于Laplacian矩阵特征值增量的谱聚类第46-58页
    4.1 引言第46页
    4.2 动态更新的特征值系统第46-49页
    4.3 基于密度变化的相似性度量第49-50页
    4.4 基于增量数据的谱聚类方法第50-53页
    4.5 实验与分析第53-56页
        4.5.1 与 NJW(FCM)对比实验第54页
        4.5.2 与 DSC方法对比实验第54-55页
        4.5.3 参数分析第55-56页
    4.6 本章小结第56-58页
结论第58-60页
参考文献第60-64页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第64-65页
致谢第65页

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