一类基于密度的聚类算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8页 |
| 1.2 研究内容和创新点 | 第8-10页 |
| 1.2.1 研究内容 | 第8-9页 |
| 1.2.2 创新点 | 第9-10页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第10页 |
| 1.4 本章小结 | 第10-11页 |
| 第二章 聚类分析综述 | 第11-20页 |
| 2.1 数据挖掘 | 第11-12页 |
| 2.2 数据预处理 | 第12-16页 |
| 2.2.1 数据预处理的概念 | 第12页 |
| 2.2.2 数据预处理的必要性 | 第12-13页 |
| 2.2.3 主要的数据预处理方法 | 第13-16页 |
| 2.3 聚类分析技术 | 第16-19页 |
| 2.3.1 聚类分析概念 | 第16-17页 |
| 2.3.2 主要聚类分析方法 | 第17-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 基于层次划分的密度优化聚类算法 | 第20-29页 |
| 3.1 引言 | 第20-22页 |
| 3.2 相关描述与问题定义 | 第22页 |
| 3.3 CODHD算法 | 第22-24页 |
| 3.3.1 算法有效性指标 | 第23页 |
| 3.3.2 算法描述 | 第23页 |
| 3.3.3 算法示例 | 第23-24页 |
| 3.3.4 最佳的聚类数和初始的聚类中心的确定 | 第24页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第24-28页 |
| 3.4.1 数据集 | 第25页 |
| 3.4.2 算法有效性 | 第25-27页 |
| 3.4.3 算法效率 | 第27-28页 |
| 3.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 MAPREDUCE框架下的密度聚类算法 | 第29-41页 |
| 4.1 引言 | 第29页 |
| 4.2 CFSFDP算法描述 | 第29-31页 |
| 4.2.1 局部密度 | 第29-30页 |
| 4.2.2 最小距离 | 第30页 |
| 4.2.3 剩余点的类别指派 | 第30-31页 |
| 4.3 MRCFSFDP算法描述 | 第31-37页 |
| 4.3.1 算法的并行化分析 | 第31-32页 |
| 4.3.2 算法的MapReduce化策略 | 第32页 |
| 4.3.3 算法的MapReduce化过程 | 第32-37页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第37-40页 |
| 4.4.1 实验环境 | 第37-38页 |
| 4.4.2 数据集 | 第38页 |
| 4.4.3 准确率分析 | 第38-39页 |
| 4.4.4 时间效率分析 | 第39-40页 |
| 4.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 总结与展望 | 第41-42页 |
| 5.1 研究工作总结 | 第41页 |
| 5.2 研究工作展望 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-44页 |
| 硕士期间的主要成果 | 第44-45页 |
| 致谢 | 第45页 |
