| 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 |