聚类算法研究

第1章 绪论	第1-10页
·研究背景	第7-8页
·论文的研究内容	第8-9页
·本文结构	第9-10页
第2章 聚类技术	第10-18页
·聚类概述	第10-11页
·主要的聚类方法	第11-16页
·划分方法	第12-13页
·层次方法	第13-15页
·局部方法	第15-16页
·模型方法	第16页
·综合方法	第16页
·本章小结	第16-18页
第3章 对聚类算法的改进	第18-36页
·基本概念	第18-21页
·数据对象类型	第18-19页
·数据对象相似性度量	第19-21页
·聚类的定义	第21页
·K-means 改进算法	第21-26页
·K-means 算法一般过程	第21-22页
·K-means 改进算法的思想	第22-23页
·初始聚类中心选择算法	第23-24页
·实验分析	第24-25页
·本节结论	第25-26页
·DBSCAN 改进算法	第26-36页
·DBSCAN 算法的基本概念	第26-29页
·DBSCAN 算法	第29-30页
·DBSCAN 改进算法	第30-32页
·实验分析	第32-35页
·本节结论	第35-36页
第4章 结论与展望	第36-38页
参考文献	第38-41页
攻读硕士学位期间科研工作情况	第41-42页
致谢	第42页