聚类算法的维度分析
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| ·聚类简介 | 第7-9页 |
| ·数据维度对聚类算法的影响 | 第9-10页 |
| ·聚类算法的维度划分 | 第10-11页 |
| ·本文研究内容和主要贡献 | 第11-12页 |
| ·论文结构 | 第12-14页 |
| 第二章 低维度聚类 | 第14-39页 |
| ·概述 | 第14-15页 |
| ·当前低维度算法分析 | 第15-18页 |
| ·低维度聚类算法GDMS | 第18-38页 |
| ·算法主要贡献 | 第18页 |
| ·相关数学形态学理论 | 第18-20页 |
| ·算法描述 | 第20-29页 |
| ·算法性能分析 | 第29页 |
| ·算法在含障碍物聚类中的应用 | 第29-32页 |
| ·实验测试 | 第32-38页 |
| ·本章小节 | 第38-39页 |
| 第三章 高维度全空间聚类 | 第39-60页 |
| ·高维度全空间聚类介绍 | 第40-42页 |
| ·Johnson 理论和降维方法 | 第40页 |
| ·当前高维度全空间聚类算法分析 | 第40-42页 |
| ·本文的主要贡献 | 第42-43页 |
| ·高维度全空间聚类算法MDCLUS | 第43-51页 |
| ·算法描述 | 第43-49页 |
| ·算法性能分析 | 第49-51页 |
| ·并行聚类算法PMDCLUS | 第51-53页 |
| ·增量聚类算法IMDCLUS | 第53-55页 |
| ·实验测试 | 第55-59页 |
| ·抽样率对精度的影响 | 第55页 |
| ·效率测试 | 第55-57页 |
| ·并行聚类测试 | 第57页 |
| ·增量聚类测试 | 第57-58页 |
| ·实际应用测试 | 第58-59页 |
| ·本章小节 | 第59-60页 |
| 第四章 高维度子空间聚类 | 第60-96页 |
| ·当前子空间聚类算法分析 | 第62-69页 |
| ·子空间过滤算法 | 第64-65页 |
| ·对象划分算法 | 第65-67页 |
| ·空间划分算法 | 第67-69页 |
| ·本文的主要贡献 | 第69-71页 |
| ·固定网格的ASGC 算法 | 第71-81页 |
| ·ASGC 算法描述 | 第71-79页 |
| ·ASGC 算法分析 | 第79-81页 |
| ·采用自适应网格的ASAGC 算法 | 第81-84页 |
| ·分布式并行化的PASAGC 算法 | 第84-85页 |
| ·聚类空间树和聚类簇树 | 第85-87页 |
| ·实验分析 | 第87-94页 |
| ·测试数据集描述 | 第87页 |
| ·精确性测试 | 第87-90页 |
| ·效率测试 | 第90-92页 |
| ·并行聚类效率测试 | 第92-93页 |
| ·证券数据聚类 | 第93-94页 |
| ·本章小节 | 第94-96页 |
| 第五章 总结与展望 | 第96-99页 |
| ·全文总结 | 第96-97页 |
| ·研究展望 | 第97-99页 |
| 参考文献 | 第99-109页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第109-110页 |
| 致谢 | 第110页 |
