结合限制评估的半监督聚类
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·论文研究背景 | 第8-9页 |
| ·半监督聚类研究背景 | 第8页 |
| ·限制评估的研究背景 | 第8-9页 |
| ·论文研究现状 | 第9-11页 |
| ·半监督聚类算法研究现状 | 第9-10页 |
| ·限制评估研究现状 | 第10-11页 |
| ·论文创新及意义 | 第11-12页 |
| ·论文结构 | 第12-14页 |
| 第二章 半监督聚类研究 | 第14-30页 |
| ·聚类综述 | 第14-19页 |
| ·聚类概述 | 第14页 |
| ·聚类数据类型及其相似度度量 | 第14-16页 |
| ·聚类算法 | 第16-18页 |
| ·K-Means算法 | 第18-19页 |
| ·半监督学习 | 第19-21页 |
| ·半监督学习概述 | 第19页 |
| ·两种基本假设 | 第19-20页 |
| ·主要方法 | 第20-21页 |
| ·半监督聚类算法特点 | 第21-22页 |
| ·COP-KMEANS聚类算法(CKM) | 第22-24页 |
| ·限制性质 | 第22-23页 |
| ·具体算法描述 | 第23-24页 |
| ·限制选择的半监督聚类算法 | 第24-29页 |
| ·限制选择问题及其难点 | 第24-25页 |
| ·选择限制存在的策略方案 | 第25-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于稳定性的聚类分配次序 | 第30-42页 |
| ·Cop-Kmeans算法存在的问题 | 第30-31页 |
| ·基本分配次序的学习算法 | 第31-34页 |
| ·UALA算法思想 | 第31-33页 |
| ·UALA算法具体描述 | 第33-34页 |
| ·基本分配次序的学习算法存在的问题 | 第34-36页 |
| ·迭代学习分配次序算法(UAILA) | 第36-38页 |
| ·UAILA算法思想 | 第36-38页 |
| ·UAILA算法具体描述 | 第38页 |
| ·算法实验及结果分析 | 第38-41页 |
| ·实验数据 | 第38-39页 |
| ·结果评价以及产生限制的方法 | 第39页 |
| ·实验参数设置 | 第39页 |
| ·算法收敛性分析 | 第39页 |
| ·实验结果分析 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于限制符合度的聚类分配次序 | 第42-53页 |
| ·问题描述 | 第42-43页 |
| ·问题难点 | 第43页 |
| ·DAO-CKM算法 | 第43-48页 |
| ·DAO-CKM算法思想 | 第44页 |
| ·限制符合度 | 第44-46页 |
| ·产生M组分配次序 | 第46页 |
| ·评价准则 | 第46-47页 |
| ·DAO-CKM算法流程图 | 第47-48页 |
| ·DAO-CKM算法具体描述 | 第48页 |
| ·算法实验结果及其分析 | 第48-52页 |
| ·实验数据 | 第48-49页 |
| ·结果评价以及产生限制的方法 | 第49页 |
| ·实验参数设置 | 第49页 |
| ·算法收敛性分析 | 第49页 |
| ·实验结果分析 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 总结与展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 个人简历及在校期间的研究成果及发表的学术论文 | 第60页 |
