多路异质聚类在中医临床数据中的应用及其研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 1 绪论 | 第10-14页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·数据挖掘技术 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘技术简介 | 第11页 |
| ·数据挖掘技术的主要应用方法 | 第11-12页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第12-13页 |
| ·论文的主要结构 | 第13-14页 |
| 2 异质聚类算法综述 | 第14-22页 |
| ·传统聚类方法简介 | 第14-15页 |
| ·聚类的定义 | 第14页 |
| ·经典聚类算法 | 第14-15页 |
| ·异质聚类算法的提出 | 第15-16页 |
| ·文本聚类中存在的问题 | 第15-16页 |
| ·解决办法 | 第16页 |
| ·异质聚类算法发展 | 第16-17页 |
| ·经典异质聚类算法 | 第17-21页 |
| ·偶图划分方法 | 第17-20页 |
| ·基于信息论的异质聚类 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 3 异质聚类中的多路算法分析 | 第22-35页 |
| ·多路算法的提出及研究意义 | 第22-23页 |
| ·多路的概念 | 第22页 |
| ·多路聚类算法的应用前景 | 第22-23页 |
| ·基于成对关系的多路异质聚类算法 | 第23-30页 |
| ·算法要素 | 第23页 |
| ·互信息量 | 第23-24页 |
| ·目标函数 | 第24-25页 |
| ·算法步骤 | 第25-28页 |
| ·时间复杂度分析 | 第28页 |
| ·算法性能 | 第28-30页 |
| ·基于role model的多路异质聚类算法 | 第30-33页 |
| ·算法的提出 | 第30-31页 |
| ·角色模型的创建 | 第31-32页 |
| ·节点的最佳分配 | 第32-33页 |
| ·算法评价 | 第33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 4 多路聚类在临床数据中的应用研究 | 第35-48页 |
| ·研究意义 | 第35页 |
| ·数据建模 | 第35-39页 |
| ·临床数据分析 | 第35-37页 |
| ·建立模型 | 第37-39页 |
| ·模型分析 | 第39页 |
| ·多路聚类算法在模型中的应用 | 第39-42页 |
| ·基于成对关系的多路聚类算法 | 第39-42页 |
| ·基于role model的多路聚类算法 | 第42页 |
| ·实验结果分析 | 第42-46页 |
| ·基于成对关系的多路异质聚类算法 | 第43-45页 |
| ·基于role medel的多路异质聚类算法 | 第45-46页 |
| ·算法的不足与展望 | 第46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 5 结论 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 作者简历 | 第53-55页 |
| 学位论文数据集 | 第55页 |
