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谱聚类算法的改进研究

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
1 绪论第9-16页
   ·选题的背景和意义第9-10页
   ·国内外的研究现状第10-14页
     ·相似矩阵的创建第10-11页
     ·聚类数目的确定第11-12页
     ·特征向量的选取第12页
     ·Laplacian 矩阵的选取第12页
     ·加快聚类的运行速度第12-13页
     ·改进对初始值的依赖第13-14页
   ·文章的切入点和结构第14-16页
     ·文章的切入点第14页
     ·文章的结构第14-16页
2 谱聚类第16-19页
   ·谱聚类基本原理第16-17页
     ·谱图划分原理第16页
     ·相似矩阵和 Laplacian 矩阵第16-17页
   ·谱聚类算法第17-19页
3 基于混合加权模糊相似矩阵的谱聚类算法第19-24页
   ·模糊聚类第19页
   ·混合加权模糊相似矩阵的构造第19-22页
     ·传统谱聚类相似矩阵的缺陷第19-20页
     ·混合加权模糊相似矩阵的构造第20-22页
   ·基于混合加权模糊相似矩阵的谱聚类算法第22-24页
4 基于粒子群算法的谱聚类算法第24-28页
   ·粒子群算法概述第24-26页
     ·粒子群算法的思想起源第24页
     ·粒子群算法的基本原理和特点第24-26页
   ·基于粒子群算法的谱聚类算法第26-28页
5 聚类有效性的评价方法第28-31页
   ·外部评价法第28-29页
     ·F-measure第28页
     ·Rand 指数和 Jaccard 系数第28-29页
   ·内部评价法第29-30页
     ·Cophenetic 相关系数第29-30页
     ·Huber’s 统计第30页
   ·相对评价法第30-31页
6 实例分析第31-38页
   ·因子分析法与 MDIV 法在求解属性权重时的比较第31-33页
   ·四种谱聚类算法聚类效果的对比分析第33-38页
     ·聚类效果评价方法的选择第33-34页
     ·四种谱聚类算法聚类效果的对比分析第34-38页
7 总结第38-40页
   ·文章内容总结第38-39页
   ·工作展望第39-40页
参考文献第40-45页
攻读硕士学位期间发表的论文第45-46页
致谢第46页

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