基于最小生成树的聚类分析方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景及现状 | 第9-12页 |
| ·研究背景 | 第9-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·研究目的和意义 | 第12-13页 |
| ·论文研究内容 | 第13-14页 |
| ·论文组织结构 | 第14-15页 |
| 2 聚类分析相关理论基础 | 第15-22页 |
| ·聚类分析的基本概念 | 第15-16页 |
| ·主要的聚类方法 | 第16-21页 |
| ·基于划分的方法 | 第16-17页 |
| ·基于层次的方法 | 第17-18页 |
| ·基于密度的方法 | 第18-19页 |
| ·基于网格的方法 | 第19-20页 |
| ·基于模型的方法 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 3 最小生成树聚类分析方法 | 第22-30页 |
| ·问题引出 | 第22页 |
| ·最小生成树算法 Prim 和 Kruskal | 第22-23页 |
| ·基于最小生成树的划分聚类算法 | 第23-25页 |
| ·算法分析 | 第23-25页 |
| ·存在的主要问题 | 第25页 |
| ·基于最小生成树的层次聚类算法 | 第25-26页 |
| ·算法分析 | 第25-26页 |
| ·存在的主要问题 | 第26页 |
| ·基于最小生成树的密度聚类算法 | 第26页 |
| ·算法分析 | 第26页 |
| ·存在的主要问题 | 第26页 |
| ·基于最小生成树的网格聚类算法 | 第26-27页 |
| ·算法分析 | 第26-27页 |
| ·存在的主要问题 | 第27页 |
| ·SAM 和 MSTClust 算法 | 第27-29页 |
| ·SAM 算法 | 第27-28页 |
| ·MSTClust 算法 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 4 基于最小生成树的快速自适应聚类分析方法 | 第30-45页 |
| ·问题引入 | 第30页 |
| ·基本概念 | 第30-32页 |
| ·快速最小生成树算法 QMST | 第32-39页 |
| ·算法的基本思想 | 第32-34页 |
| ·理论证明 | 第34-37页 |
| ·算法的复杂度分析 | 第37页 |
| ·高维数据集的降维策略 | 第37-39页 |
| ·分裂准则 | 第39-41页 |
| ·算法的主要实现步骤 | 第41-42页 |
| ·算法的伪代码 | 第42-43页 |
| ·算法复杂度分析 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 5 实验及结果分析 | 第45-51页 |
| ·实验环境和相关说明 | 第45页 |
| ·实验环境介绍 | 第45页 |
| ·实验数据集 | 第45页 |
| ·聚类速度对比 | 第45-47页 |
| ·聚类稳定性对比 | 第47-48页 |
| ·聚类准确度对比 | 第48-49页 |
| ·高维数据降维后聚类误差对比 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 6 总结与展望 | 第51-53页 |
| ·论文总结 | 第51-52页 |
| ·研究展望 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 附录 | 第57页 |
| A 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第57页 |
| B 作者在攻读学位期间科研工作情况 | 第57页 |
