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K-means算法的改进及其在文本聚类中的应用研究

摘要第3-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第10-15页
    1.1 研究背景与意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-12页
    1.3 论文研究内容和创新点第12-13页
    1.4 论文的组织结构第13-15页
第二章 相关理论与技术第15-29页
    2.1 文本预处理第15-16页
        2.1.1 文本分词第15页
        2.1.2 词性标注第15页
        2.1.3 停用词过滤第15-16页
    2.2 文本特征词提取第16-18页
        2.2.1 文档频率第16页
        2.2.2 信息增益第16-17页
        2.2.3 互信息第17页
        2.2.4 卡方检验第17-18页
    2.3 文本表示模型第18-20页
        2.3.1 布尔模型第18页
        2.3.2 向量空间模型第18-19页
        2.3.3 概率模型第19-20页
    2.4 文本相似度计算第20-21页
    2.5 聚类分析原理第21-25页
        2.5.1 聚类分析的定义第21-22页
        2.5.2 对聚类算法性能要求第22-23页
        2.5.3 聚类分析中的数据类型第23-25页
    2.6 聚类算法分类第25-27页
        2.6.1 基于划分的聚类算法第25-26页
        2.6.2 基于层次的聚类算法第26页
        2.6.3 基于密度的聚类算法第26页
        2.6.4 基于网格的聚类算法第26-27页
        2.6.5 基于模型的聚类算法第27页
    2.7 文本挖掘面临的新课题第27-28页
    2.8 本章小结第28-29页
第三章 基于边界样本优化的快速密度峰值搜索算法第29-38页
    3.1 快速密度峰值搜索算法第29-32页
        3.1.1 算法思想第29-31页
        3.1.2 算法的缺陷分析第31-32页
    3.2 基于边界样本优化的快速密度峰值搜索算法第32-34页
        3.2.1 M-CFSFDP算法第33页
        3.2.2 M-CFSFDP算法描述第33-34页
    3.3 实验结果与分析第34-37页
    3.4 本章小结第37-38页
第四章 密度峰值优化初始中心的K-means算法第38-48页
    4.1 K-means算法第38-39页
        4.1.1 K-means算法思想第38页
        4.1.2 K-means算法优缺点分析第38-39页
    4.2 基于势能优化的CFSFDP算法第39-43页
        4.2.1 P-CFSFDP算法第39-40页
        4.2.2 实验分析第40-43页
    4.3 密度峰值优化初始中心的K-means算法第43-44页
        4.3.1 使用密度峰值优化初始中心第43-44页
        4.3.2 KP-CFSFDP算法描述第44页
    4.4 实验结果与分析第44-47页
    4.5 本章小结第47-48页
第五章 基于KP-CFSFDP算法的最佳聚类数确定方法第48-58页
    5.1 k值不确定性问题第48页
    5.2 最佳聚类数研究第48-50页
    5.3 KP-CFSFDP最佳聚类数确定方法第50-52页
        5.3.1 确定最佳聚类数搜索范围第50-51页
        5.3.2 IKP-CFSFDP算法描述第51-52页
    5.4 实验结果与分析第52-57页
    5.5 本章小结第57-58页
第六章 IKP-CFSFDP算法在文本聚类中的应用第58-70页
    6.1 文本聚类数据来源第58页
    6.2 文本聚类系统的具体实现第58-67页
        6.2.1 开发平台第58页
        6.2.2 文本聚类系统的设计和实现第58-67页
    6.3 结果分析第67-69页
    6.4 本章小结第69-70页
第七章 总结与展望第70-72页
    7.1 总结第70-71页
    7.2 展望第71-72页
致谢第72-73页
参考文献第73-76页
附录: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文第76页

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