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 |