基于有效性的聚类算法在多视图同类行为特征数据分析中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第9页 |
| ·国内外研究现状及主要研究方法 | 第9-13页 |
| ·聚类分析 | 第10-11页 |
| ·聚类有效性指标 | 第11-12页 |
| ·行为识别 | 第12-13页 |
| ·论文主要内容与结构安排 | 第13-15页 |
| 2 聚类中判断聚类有效性的指标 | 第15-27页 |
| ·聚类有效性指标及其约束条件 | 第15-17页 |
| ·聚类有效性指标分类与分析 | 第17-20页 |
| ·外部评价指标 | 第17-18页 |
| ·内部评价指标 | 第18-19页 |
| ·相对评价指标 | 第19-20页 |
| ·几种常见的模糊聚类有效性指标 | 第20-24页 |
| ·PC指标 | 第20-21页 |
| ·PE指标 | 第21页 |
| ·Xie-Beni指标 | 第21-22页 |
| ·S.H.Kwon指标 | 第22-23页 |
| ·Rezaee指标 | 第23-24页 |
| ·一种改进的聚类有效性指标(CS) | 第24-25页 |
| ·类内紧致性 | 第24页 |
| ·类间分离度 | 第24-25页 |
| ·有效性指标(CS) | 第25页 |
| ·本章小结 | 第25-27页 |
| 3 基于有效性指标(CS)的聚类算法研究 | 第27-48页 |
| ·聚类分析概述 | 第27-31页 |
| ·基于划分的方法 | 第27-29页 |
| ·基于分层的方法 | 第29页 |
| ·基于密度的方法 | 第29-30页 |
| ·基于网格的方法 | 第30页 |
| ·基于模型的方法 | 第30-31页 |
| ·FCM聚类算法 | 第31-33页 |
| ·算法概述 | 第32-33页 |
| ·GK聚类算法 | 第33-37页 |
| ·算法概述 | 第34-37页 |
| ·GG聚类算法 | 第37-39页 |
| ·算法概述 | 第37-39页 |
| ·实验结果与分析 | 第39-47页 |
| ·实验数据集 | 第40-41页 |
| ·有效性指标聚类数比较 | 第41-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 4 聚类算法在同类行为特征数据分析中的应用 | 第48-59页 |
| ·行为识别相关知识 | 第48-51页 |
| ·同类行为特征数据分析中存在的问题 | 第51-52页 |
| ·不同改进聚类算法在特征数据分析中的应用 | 第52-57页 |
| ·视频行为数据库 | 第53-54页 |
| ·行为特征数据 | 第54-55页 |
| ·不同聚类算法应用 | 第55-57页 |
| ·实验结果与分析 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 5 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·总结 | 第59-60页 |
| ·展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第66-67页 |
