| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第7-14页 |
| 1.1 国内外在该方向的研究现状 | 第7-9页 |
| 1.2 课题研究的目的和意义 | 第9-12页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第12-14页 |
| 第2章 K-近邻、K-均值算法以及文本分类模型 | 第14-20页 |
| 2.1 文本分类原理 | 第14-17页 |
| 2.2 K-近邻算法 | 第17-18页 |
| 2.3 K-均值算法 | 第18-20页 |
| 第3章 K-近邻、K-均值研究及其在文本分类中的应用 | 第20-47页 |
| 3.1 学习特征权值对K-均值聚类算法的优化 | 第20-26页 |
| 3.2 遗传算法学习K-均值的K值 | 第26-32页 |
| 3.3 聚类有效性判断及其在K-近邻中应用 | 第32-36页 |
| 3.4 文本分类中的应用 | 第36-43页 |
| 3.5 扩张算法应用于近邻查找 | 第43-47页 |
| 第4章 结论与展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-54页 |
| 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |