基于进化多目标及聚类集成的自动聚类算法
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·聚类发展的历史与现状 | 第9-10页 |
| ·聚类集成算法 | 第10-11页 |
| ·多目标聚类算法 | 第11页 |
| ·本论文的主要工作及内容安排 | 第11-14页 |
| 第二章 基于进化多目标的聚类算法 | 第14-24页 |
| ·引言 | 第14-16页 |
| ·聚类问题的定义 | 第14页 |
| ·不同的聚类方法 | 第14-16页 |
| ·多目标优化技术相关理论背景 | 第16-18页 |
| ·聚类集成算法相关知识 | 第18-20页 |
| ·对算法 MOCLE 的介绍 | 第20-23页 |
| ·MOCLE 算法步 | 第20页 |
| ·编码方式 | 第20-21页 |
| ·初始化 | 第21-22页 |
| ·聚类评价函数 | 第22页 |
| ·交叉算子 | 第22-23页 |
| ·停机准则 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于新的交叉算子的多目标聚类算法 | 第24-34页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·基于新的交叉算子的多目标聚类算法（MOCNC） | 第24-27页 |
| ·算法步骤 | 第24页 |
| ·改进的交叉算子 | 第24-25页 |
| ·新增的操作算子 | 第25-27页 |
| ·实验设置和结果分析 | 第27-33页 |
| ·初始种群设定 | 第27页 |
| ·数据集的说明 | 第27-28页 |
| ·数据参数的设置 | 第28-29页 |
| ·结果评价准则 | 第29-30页 |
| ·不同集成算法的对比 | 第30-31页 |
| ·进一步对比 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于四目标的多目标聚类集成算法 | 第34-56页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·相关理论知识 | 第34-37页 |
| ·聚类评价指标 | 第35-36页 |
| ·获取多样性集成成员的方法 | 第36-37页 |
| ·基于四目标的聚类集成聚类算法 MOCFO | 第37-51页 |
| ·算法步骤 | 第38页 |
| ·改进的集成算法 IDICLENS | 第38-39页 |
| ·Idiclens 算法详细介绍 | 第39-44页 |
| ·Idiclens 有效性验证 | 第44-50页 |
| ·新增目的标函数 | 第50-51页 |
| ·实验 | 第51-54页 |
| ·实验说明 | 第51页 |
| ·实验结果与分析 | 第51-53页 |
| ·算法鲁棒性分析 | 第53-54页 |
| ·算法时间复杂度分析 | 第54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-66页 |
| 硕士期间部分科研成果 | 第66-67页 |
