基于聚类的边绑定算法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 拓扑简化法 | 第10-11页 |
| 1.2.2 边绑定法 | 第11-12页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 边聚类算法 | 第14-26页 |
| 2.1 聚类算法介绍 | 第14-15页 |
| 2.1.1 基于划分的方法 | 第14页 |
| 2.1.2 基于层次的方法 | 第14-15页 |
| 2.1.3 基于密度的方法 | 第15页 |
| 2.1.4 基于网格的方法 | 第15页 |
| 2.2 边相似性与距离函数定义 | 第15-18页 |
| 2.2.1 边相似性定义 | 第15-16页 |
| 2.2.2 距离函数定义 | 第16-18页 |
| 2.3 聚类算法的应用 | 第18-22页 |
| 2.3.1 K-means聚类方法 | 第18-19页 |
| 2.3.2 凝聚层次聚类方法 | 第19-21页 |
| 2.3.3 DBSCAN聚类方法 | 第21-22页 |
| 2.4 实验结果与分析 | 第22-25页 |
| 2.4.1 测试数据 | 第22-23页 |
| 2.4.2 结果统计与分析 | 第23-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于层次聚类的平行坐标边绑定方法 | 第26-40页 |
| 3.1 平行坐标概述 | 第26-29页 |
| 3.1.1 维度重排 | 第27页 |
| 3.1.2 颜色增强 | 第27-28页 |
| 3.1.3 数据简化 | 第28页 |
| 3.1.4 曲线增强 | 第28-29页 |
| 3.2 基于公共路径的平行坐标边绑定算法 | 第29-36页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第36-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-40页 |
| 第4章 基于空间距离的边绑定方法 | 第40-49页 |
| 4.1 基于骨架的边绑定 | 第40-43页 |
| 4.2 基于空间距离的边绑定 | 第43-46页 |
| 4.2.1 边聚类 | 第44页 |
| 4.2.2 边绑定 | 第44-45页 |
| 4.2.3 迭代过程 | 第45-46页 |
| 4.3 奇异点问题 | 第46页 |
| 4.4 实验结果和分析 | 第46-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 总结 | 第49-50页 |
| 5.2 展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第55页 |
