软硬结合的聚类算法及其集成的研究

摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第1章 绪论	第9-14页
·研究背景与意义	第9-10页
·国内外研究现状	第10-11页
·聚类研究现状	第10页
·聚类集成研究现状	第10-11页
·模糊理论研究现状	第11页
·术语及表示方法	第11-12页
·论文的主要研究内容及组织安排	第12-14页
第2章 聚类算法	第14-23页
·聚类算法概述	第14-17页
·聚类概念	第14页
·聚类过程	第14-15页
·聚类算法中的相似性度量提取方法	第15-17页
·聚类算法的类别及介绍	第17-22页
·聚类算法的主要类别	第17页
·各种聚类算法介绍	第17-22页
·本章小结	第22-23页
第3章 一种软硬结合的聚类算法	第23-35页
·引言	第23页
·模糊K-means算法(FCM)	第23-25页
·基于模糊相似矩阵的聚类算法	第25-27页
·一种软硬结合的聚类方法	第27-34页
·算法概述	第27页
·样本点的划分	第27-28页
·算法实现	第28页
·实验结果与分析	第28-34页
·本章小结	第34-35页
第4章 聚类集成	第35-40页
·聚类集成概述	第35页
·生成聚类成员	第35-36页
·设计一致性函数	第36-39页
·本章小结	第39-40页
第5章 基于相似性选择的聚类集成	第40-48页
·引言	第40页
·聚类成员差异性度量	第40-42页
·基于相似性选择的聚类集成	第42-45页
·实验结果与分析	第45-47页
·本章小结	第47-48页
第6章 总结与展望	第48-51页
·总结	第48-49页
·展望	第49-51页
参考文献	第51-55页
致谢	第55页