| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 不定核方法研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 基于核的聚类算法研究现状 | 第11-13页 |
| 1.4 本文研究动机 | 第13页 |
| 1.5 研究目标及内容 | 第13页 |
| 1.6 论文结构 | 第13-15页 |
| 第二章 基于核的聚类算法 | 第15-22页 |
| 2.1 核方法 | 第15-18页 |
| 2.1.1 核函数 | 第15-16页 |
| 2.1.2 再生核Hilbert空间 | 第16-17页 |
| 2.1.3 常用核函数 | 第17-18页 |
| 2.2 基于核的聚类算法 | 第18-21页 |
| 2.2.1 KKM | 第18-19页 |
| 2.2.2 SC | 第19页 |
| 2.2.3 KSOM | 第19-20页 |
| 2.2.4 SVC | 第20页 |
| 2.2.5 MMC | 第20-21页 |
| 2.3 评价准则 | 第21页 |
| 2.3.1 Purity/CE | 第21页 |
| 2.3.2 Rand Index | 第21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 两类情况下基于不定核的大间隔聚类算法研究 | 第22-38页 |
| 3.1 模型构建 | 第22-25页 |
| 3.1.1 SVM二分类模型 | 第22-23页 |
| 3.1.2 软间隔 | 第23页 |
| 3.1.3 两类情况下的MMC模型 | 第23-24页 |
| 3.1.4 两类情况下的IKMMC模型构建 | 第24-25页 |
| 3.2 模型优化 | 第25-33页 |
| 3.2.1 对偶形式 | 第25-26页 |
| 3.2.2 对偶间隙 | 第26-28页 |
| 3.2.3 半无限规划 | 第28-31页 |
| 3.2.4 两类情况下的IKMMC模型优化算法及分析 | 第31-33页 |
| 3.3 实验 | 第33-37页 |
| 3.3.1 实验设置 | 第33页 |
| 3.3.2 实验结果 | 第33-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 多类情况下基于不定核的大间隔聚类算法研究 | 第38-51页 |
| 4.1 模型构建 | 第38-41页 |
| 4.1.1 SVM多分类模型 | 第38-39页 |
| 4.1.2 多类情况下的MMC模型 | 第39-40页 |
| 4.1.3 多类情况下的IKMMC模型构建 | 第40-41页 |
| 4.2 模型优化 | 第41-46页 |
| 4.2.1 对偶形式 | 第41-42页 |
| 4.2.2 半无限规划 | 第42-45页 |
| 4.2.3 多类情况下的IKMMC模型优化算法及分析 | 第45-46页 |
| 4.3 实验 | 第46-50页 |
| 4.3.1 实验设置 | 第46-47页 |
| 4.3.2 实验结果 | 第47-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 结束语 | 第51-53页 |
| 5.1 本文工作小结 | 第51-52页 |
| 5.2 进一步的工作 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 附录 | 第58页 |