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面向区域信息的多密度聚类算法设计与实现

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
1 绪论第11-19页
    1.1 研究背景与意义第11-12页
    1.2 研究现状第12-16页
        1.2.1 区域信息挖掘的研究现状第12-14页
        1.2.2 多密度聚类算法研究现状第14-16页
    1.3 研究内容及创新点第16-18页
        1.3.1 研究内容第16-17页
        1.3.2 创新点第17-18页
    1.4 论文结构安排第18-19页
2 相关工作第19-34页
    2.1 分类信息平台第19-21页
        2.1.1 分类信息平台业务背景第19-20页
        2.1.2 类目“危机”第20-21页
    2.2 数据库知识发现第21-23页
        2.2.1 KDD定义第21-22页
        2.2.2 KDD处理过程第22-23页
    2.3 数据挖掘第23-25页
    2.4 聚类算法第25-27页
        2.4.1 基于划分的方法第25页
        2.4.2 基于层次的方法第25-26页
        2.4.3 基于密度的方法第26页
        2.4.4 基于网格的方法第26-27页
        2.4.5 基于模型的方法第27页
    2.5 网格聚类算法第27-31页
        2.5.1 网格聚类算法概述第27-28页
        2.5.2 网格聚类算法第28-30页
        2.5.3 多密度聚类算法第30-31页
    2.6 对聚类算法的要求第31-32页
    2.7 网格聚类算法存在的问题第32页
    2.8 本章小结第32-34页
3 稀疏网格阈值计算第34-44页
    3.1 稀疏网格第34-35页
    3.2 密度阈值第35页
    3.3 图像分割与网格聚类第35-38页
        3.3.1 图像分割第35-36页
        3.3.2 阈值算法选择第36-38页
    3.4 稀疏空间阈值自动计算方法第38-40页
        3.4.1 算法思想第38-39页
        3.4.2 算法定义第39-40页
    3.5 算法评估第40-43页
        3.5.1 算法评估数据集第40-41页
        3.5.2 算法评估结果第41-43页
    3.6 本章小结第43-44页
4 多密度网格聚类算法第44-57页
    4.1 多密度数据第44-45页
    4.2 网格粒度第45-46页
        4.2.1 网格粒度对聚类结果的影响第45-46页
        4.2.2 ATMGC算法网格粒度第46页
    4.3 网格内部数据特征观测第46-48页
        4.3.1 窗口检测第46-48页
        4.3.2 网格质心第48页
    4.4 多密度网格聚类算法第48-53页
        4.4.1 相邻网格定义第48-49页
        4.4.3 算法定义第49-51页
        4.4.4 算法步骤第51-52页
        4.4.5 算法复杂度分析第52-53页
    4.5 算法评估第53-56页
        4.5.1 算法有效性评估第53-55页
        4.5.2 算法泛化性实验第55页
        4.5.3 算法效率评估第55-56页
    4.6 本章小结第56-57页
5 面向区域信息的多密度聚类算法实例第57-76页
    5.1 类目“危机”解决方案第57-58页
    5.2 原始数据分析第58-62页
        5.2.1 数据维度第58页
        5.2.2 数据特征分析第58-62页
    5.3 数据清洗第62-64页
    5.4 数据预处理第64-66页
    5.5 聚类过程第66-70页
    5.6 类目排序个性化第70-72页
    5.7 聚类结果可视化第72-75页
    5.8 本章小结第75-76页
6 总结与展望第76-78页
    6.1 论文工作总结第76-77页
    6.2 未来工作展望第77-78页
参考文献第78-85页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第85-86页
致谢第86页

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