PFCM聚类算法的可视化实现与应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 引言 | 第10-16页 |
| ·研究背景 | 第10页 |
| ·聚类算法研究历史及现状 | 第10-12页 |
| ·研究意义 | 第12-14页 |
| ·本文结构 | 第14-15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第2章 模糊集合及运算 | 第16-28页 |
| ·经典集合与特征函数 | 第16-17页 |
| ·模糊集合与隶属函数 | 第17-18页 |
| ·模糊集合的定义 | 第17-18页 |
| ·模糊集的表示方法 | 第18页 |
| ·模糊集合之运算 | 第18-20页 |
| ·模糊集合的分解定理与表现定理 | 第20-25页 |
| ·模糊集合的截集 | 第20-22页 |
| ·正规模糊集 | 第22-23页 |
| ·分解定理 | 第23-24页 |
| ·表现定理 | 第24-25页 |
| ·模糊性的度量 | 第25-27页 |
| ·有限论域上的模糊度 | 第25-26页 |
| ·无限论域上的模糊度 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 算法原理 | 第28-40页 |
| ·C-均值聚类概述 | 第28-30页 |
| ·硬 C-均值聚类算法（HCM） | 第30-32页 |
| ·模糊 C-均值聚类算法（FCM） | 第32-35页 |
| ·可能性 C-均值聚类算法（PCM） | 第35-37页 |
| ·可能性模糊 C-均值聚类算法（PFCM） | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 算法实现及数据实验 | 第40-57页 |
| ·运行环境 | 第40页 |
| ·程序实现效果 | 第40-45页 |
| ·数据实验 | 第45-54页 |
| ·实验一 | 第45-49页 |
| ·实验二 | 第49-51页 |
| ·实验三 | 第51-53页 |
| ·实验四 | 第53-54页 |
| ·实验结果分析 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 聚类算法应用实例 | 第57-68页 |
| ·住宅市场数据的收集与选取 | 第57-59页 |
| ·数据的预处理 | 第59-60页 |
| ·使用 HCM 进行聚类 | 第60-62页 |
| ·使用 PCM 得到的聚类结果 | 第62-63页 |
| ·使用 FCM 对住宅市场数据的聚类分析 | 第63-65页 |
| ·住宅市场聚类结果讨论 | 第65-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第6章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 个人简历 | 第74页 |
