| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文工作 | 第12页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第12-14页 |
| 第二章 基础聚类算法简介 | 第14-27页 |
| 2.1 聚类分析概念介绍 | 第14-20页 |
| 2.1.1 聚类分析总体概念 | 第14-15页 |
| 2.1.2 数据矩阵和相似矩阵 | 第15页 |
| 2.1.3 相似度计算 | 第15-17页 |
| 2.1.4 聚类组间相似度度量 | 第17页 |
| 2.1.5 聚类的一般步骤 | 第17-19页 |
| 2.1.6 聚类算法的标准 | 第19-20页 |
| 2.2 基础聚类算法介绍 | 第20-26页 |
| 2.2.1 基于划分的聚类方法 | 第20-23页 |
| 2.2.2 基于层次的聚类方法 | 第23-24页 |
| 2.2.3 基于密度的聚类方法 | 第24-25页 |
| 2.2.4 基于网格的聚类方法 | 第25-26页 |
| 2.2.5 基于模型的聚类方法 | 第26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 大规模数据中的聚类 | 第27-43页 |
| 3.1 大规模数据集聚类分析 | 第27-28页 |
| 3.1.1 问题分析 | 第27-28页 |
| 3.1.2 解决思路分析 | 第28页 |
| 3.2 并行方法 | 第28-32页 |
| 3.3 缩小聚类数据集 | 第32-41页 |
| 3.3.1 合并数据对象 | 第32-35页 |
| 3.3.2 随机抽样 | 第35-39页 |
| 3.3.3 权重抽样 | 第39-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 基于权重抽样的大规模数据聚类算法 | 第43-59页 |
| 4.1 算法整体思路分析 | 第43-44页 |
| 4.2 关于数据对象重要性的定义 | 第44-45页 |
| 4.3 数据对象重要程度的判定 | 第45-46页 |
| 4.4 算法结构流程 | 第46-48页 |
| 4.5 权重修改方法设计 | 第48-55页 |
| 4.5.1 基于熵的权重修改方法 | 第48-51页 |
| 4.5.2 基于方差的权重修改方法 | 第51-53页 |
| 4.5.3 不同权重抽样方法的比较 | 第53-55页 |
| 4.6 算法设计的其它要点 | 第55-57页 |
| 4.6.1 模糊 CMEANS 算法的适应性改进 | 第55-56页 |
| 4.6.2 抽样规模大小与算法运行时间长短的权衡 | 第56页 |
| 4.6.3 算法循环控制条件的设定 | 第56页 |
| 4.6.4 权重修改过程中的收敛性控制 | 第56-57页 |
| 4.6.5 权重修改过程中的归一化处理 | 第57页 |
| 4.7 本章小结 | 第57-59页 |
| 第五章 实验结果及分析 | 第59-68页 |
| 5.1 实验设计思路概述 | 第59页 |
| 5.2 实验数据集简介 | 第59-60页 |
| 5.3 评价手段简介 | 第60-61页 |
| 5.4 结果及分析 | 第61-66页 |
| 5.4.1 small dataset 实验 | 第61-63页 |
| 5.4.2 skin segmentation dataset 实验 | 第63-64页 |
| 5.4.3 poker hand dataset 实验 | 第64-66页 |
| 5.5 本章小结 | 第66-68页 |
| 总结与展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 附件 | 第77页 |