| 摘要 | 第10-12页 |
| ABSTRACT | 第12-13页 |
| 符号使用说明 | 第14-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-30页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第17-18页 |
| 1.2 聚类的理论研究现状 | 第18-22页 |
| 1.2.1 公理化体系研究 | 第18-20页 |
| 1.2.2 算法稳定性研究 | 第20-21页 |
| 1.2.3 收敛与一致性分析 | 第21-22页 |
| 1.3 层次聚类的应用现状 | 第22-28页 |
| 1.3.1 生命科学 | 第22-24页 |
| 1.3.2 网络结构 | 第24-25页 |
| 1.3.3 网络安全 | 第25-26页 |
| 1.3.4 无线传感器网络 | 第26-27页 |
| 1.3.5 图像处理 | 第27-28页 |
| 1.4 论文的主要工作及结构 | 第28-30页 |
| 第二章 层次聚类的统计模型与性质 | 第30-56页 |
| 2.1 引言 | 第30-31页 |
| 2.2 聚类的映射表述 | 第31-34页 |
| 2.2.1 平面聚类 | 第31页 |
| 2.2.2 层次聚类 | 第31-34页 |
| 2.3 几种常见的层次聚类算法 | 第34-40页 |
| 2.3.1 三种层次聚类算法的定义 | 第34-37页 |
| 2.3.2 最近邻层次聚类的实现算法：构造最小张树 | 第37-40页 |
| 2.4 最近邻层次聚类映射原像空间的几何结构 | 第40-43页 |
| 2.5 层次聚类的统计模型 | 第43-47页 |
| 2.5.1 最近邻层次聚类的似然概率 | 第45-47页 |
| 2.6 层次聚类估计的性质 | 第47-54页 |
| 2.6.1 最近邻层次聚类与最大偏剖面似然概率估计的等效性 | 第47-52页 |
| 2.6.2 最近邻层次聚类的一致性 | 第52-54页 |
| 2.7 小结 | 第54-56页 |
| 第三章 最近邻层次聚类的最大似然估计 | 第56-76页 |
| 3.1 引言 | 第56页 |
| 3.2 似然函数的数值计算近似 | 第56-61页 |
| 3.3 聚类树结构估计 | 第61-64页 |
| 3.4 缩小寻优空间的策略 | 第64-67页 |
| 3.5 算法性能对比指标 | 第67-68页 |
| 3.6 仿真实验 | 第68-74页 |
| 3.6.1 缩小寻优空间策略的有效性验证 | 第69-71页 |
| 3.6.2 已知标准差基于单个测量样本的估计 | 第71-73页 |
| 3.6.3 未知标准差基于多个测量样本的估计 | 第73-74页 |
| 3.7 本章小结 | 第74-76页 |
| 第四章 基于拟似然概率的期望最大化估计 | 第76-96页 |
| 4.1 引言 | 第76-77页 |
| 4.2 蒙特卡洛期望最大化估计 | 第77-81页 |
| 4.2.1 MCEM算法原理 | 第77-78页 |
| 4.2.2 MCEM估计建模 | 第78-80页 |
| 4.2.3 高度矢量的Gibbs采样 | 第80-81页 |
| 4.3 拟似然概率模型 | 第81-84页 |
| 4.3.1 拟似然概率的概念 | 第81-82页 |
| 4.3.2 聚类树的拟似然概率 | 第82-84页 |
| 4.4 随机生成度量 | 第84-88页 |
| 4.5 仿真实验 | 第88-95页 |
| 4.5.1 正确性对比 | 第89-93页 |
| 4.5.2 收敛性对比 | 第93-95页 |
| 4.6 小结 | 第95-96页 |
| 第五章 算法的应用研究 | 第96-114页 |
| 5.1 算法在无线传感器网络设计中的应用 | 第96-108页 |
| 5.1.1 引言 | 第96-97页 |
| 5.1.2 无线传感器网络中的聚类 | 第97-100页 |
| 5.1.3 基于最小张树的网络设计 | 第100-101页 |
| 5.1.4 基于估计最近邻层次聚类的网络设计 | 第101-102页 |
| 5.1.5 模型设定 | 第102-105页 |
| 5.1.6 仿真实验 | 第105-108页 |
| 5.2 算法在雷达高分辨距离像目标识别中的应用 | 第108-113页 |
| 5.2.1 引言 | 第108-109页 |
| 5.2.2 雷达高分辨距离像目标识别的关键技术 | 第109-110页 |
| 5.2.3 基于估计最近邻层次聚类的分帧 | 第110-111页 |
| 5.2.4 仿真实验 | 第111-113页 |
| 5.3 小结 | 第113-114页 |
| 第六章 结束语 | 第114-118页 |
| 6.1 本文工作和创新点总结 | 第114-115页 |
| 6.2 研究展望 | 第115-118页 |
| 致谢 | 第118-120页 |
| 参考文献 | 第120-132页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第132-134页 |
| 附录A 第4.5.1.1节仿真中的矩阵式 | 第134-136页 |