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基于衰减窗口与剪枝链表树的高维数据流聚类算法研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-11页
第一章 绪论第11-18页
   ·研究背景及意义第11-13页
   ·国内外研究现状第13-15页
   ·本文的主要工作第15-16页
   ·本文的组织结构第16-18页
第二章 聚类基本技术第18-28页
   ·聚类算法简介第18-23页
     ·聚类分析的基本概念第18-19页
     ·聚类方法分类及发展第19-22页
     ·聚类方法的实际应用第22-23页
   ·面向数据流的聚类算法第23-24页
     ·数据流聚类算法的特点第23页
     ·数据流对聚类技术的要求第23-24页
   ·高维数据流聚类第24-27页
     ·基本概念第24页
     ·相关热门技术介绍第24-27页
   ·本章小结第27-28页
第三章 概要数据结构PL-Tree第28-35页
   ·CELL TREE概要数据结构第28-30页
     ·问题描述第28-29页
     ·CELL TREE的特点第29-30页
   ·PL-Tree概要数据结构第30-33页
     ·问题描述及相关概念第30页
     ·PL-Tree结构设计第30-33页
   ·PL-Tree的特点第33-34页
   ·本章小结第34-35页
第四章 高维数据流聚类算法—PLStream算法研究第35-44页
   ·算法的基本思想第35页
   ·算法总体框架第35-36页
   ·剪枝策略第36-37页
   ·算法详细描述第37-43页
     ·PL-Tree的创建第37-38页
     ·PL-Tree的更新第38-43页
     ·聚类输出第43页
   ·本章小结第43-44页
第五章 实验结果分析与讨论第44-50页
   ·实验环境与测试数据第44页
   ·算法性能测试第44-48页
     ·执行效率第45-46页
     ·内存使用量第46-47页
     ·聚类效果第47-48页
   ·剪枝效果分析第48-49页
   ·本章小结第49-50页
第六章 总结与展望第50-52页
   ·总结第50-51页
   ·展望第51-52页
附录 研究生期间公开发表的学术论文和参与科研项目情况第52-53页
参考文献第53-59页
致谢第59页

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