| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 数据挖掘概述 | 第10-13页 |
| 1.2 选题背景和研究意义 | 第13-14页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.4 论文的主要研究内容和章节安排 | 第15-18页 |
| 第2章 谱聚类算法基础理论 | 第18-34页 |
| 2.1 引言 | 第18-19页 |
| 2.2 谱图理论 | 第19页 |
| 2.3 图分割(Graph Cut) | 第19-22页 |
| 2.4 谱图划分准则 | 第22-25页 |
| 2.5 谱图相关矩阵 | 第25-28页 |
| 2.5.1 相似度矩阵 | 第25-26页 |
| 2.5.2 度矩阵 | 第26-27页 |
| 2.5.3 Laplacian矩阵 | 第27-28页 |
| 2.6 经典谱聚类算法 | 第28-31页 |
| 2.7 谱聚类算法的一般框架 | 第31页 |
| 2.8 谱聚类算法存在的问题 | 第31-33页 |
| 2.9 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 一个新的利用低秩逼近技术的谱聚类算法 | 第34-46页 |
| 3.1 引言 | 第34-35页 |
| 3.2 谱聚类算法的描述 | 第35-36页 |
| 3.3 新的利用低秩逼近技术的谱聚类算法 | 第36-40页 |
| 3.3.1 余弦法 | 第36-37页 |
| 3.3.2 新的低秩逼近技术 | 第37-38页 |
| 3.3.3 新的利用低秩逼近技术的谱聚类算法 | 第38-39页 |
| 3.3.4 逼近误差分析 | 第39-40页 |
| 3.4 实验与分析 | 第40-43页 |
| 3.4.1 实验数据集描述 | 第40页 |
| 3.4.2 评价指标 | 第40-41页 |
| 3.4.3 实验方法及参数设置 | 第41页 |
| 3.4.4 实验结果及其分析 | 第41-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-46页 |
| 第4章 一个基于通勤时间的谱聚类算法的研究 | 第46-56页 |
| 4.1 引言 | 第46-47页 |
| 4.2 谱聚类算法描述 | 第47-48页 |
| 4.3 基于通勤时间的谱聚类 | 第48-52页 |
| 4.3.1 基于余弦法的关联矩阵 | 第48页 |
| 4.3.2 矩阵变换 | 第48-49页 |
| 4.3.3 通勤时间 | 第49-50页 |
| 4.3.4 基于通勤时间的谱聚类算法描述 | 第50-52页 |
| 4.4 实验与分析 | 第52-55页 |
| 4.4.1 实验数据集描述及评价指标 | 第52-53页 |
| 4.4.2 实验方法和参数设置 | 第53页 |
| 4.4.3 基于通勤时间的谱聚类算法有效性的验证 | 第53-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 彩色图像分割中的基于余弦法的快速谱聚类算法 | 第56-66页 |
| 5.1 引言 | 第56-57页 |
| 5.2 相关工作 | 第57页 |
| 5.3 基于快速谱聚类的图像分割算法 | 第57-61页 |
| 5.3.1 基于余弦法的关联矩阵 | 第57-58页 |
| 5.3.2 改进的基于Nystrom的逼近技术 | 第58-60页 |
| 5.3.3 彩色图像分割中的快速谱聚类算法 | 第60-61页 |
| 5.4 实验与分析 | 第61-63页 |
| 5.4.1 实验1——算法有效性的验证 | 第61-62页 |
| 5.4.2 实验2——对比实验 | 第62-63页 |
| 5.5 本章小结 | 第63-66页 |
| 结论 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 攻读硕士期间发表的论文和取得的科研成果 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76页 |