基于模糊矩阵的聚类融合
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究背景及其意义 | 第8-10页 |
| ·内容以及组织结构 | 第10-12页 |
| 2 聚类算法综述 | 第12-33页 |
| ·聚类算法原理 | 第12-18页 |
| ·数据表示及类型 | 第12-15页 |
| ·聚类的步骤 | 第15-16页 |
| ·聚类算法分类及特性 | 第16-18页 |
| ·基于划分的聚类算法 | 第18-21页 |
| ·硬划分算法 | 第19-20页 |
| ·软划分算法 | 第20-21页 |
| ·基于层次的聚类算法 | 第21-25页 |
| ·凝聚层次聚类 | 第22-23页 |
| ·分裂层次聚类算法 | 第23-25页 |
| ·基于密度的聚类算法 | 第25-27页 |
| ·DBSCAN算法 | 第25-26页 |
| ·DENCLUE算法 | 第26-27页 |
| ·基于网格的算法 | 第27-28页 |
| ·CLIQUE算法 | 第27-28页 |
| ·STING算法 | 第28页 |
| ·基于统计模型的聚类算法 | 第28-31页 |
| ·有限混合模型 | 第29-30页 |
| ·EM算法 | 第30-31页 |
| ·聚类算法的有效性 | 第31-32页 |
| ·非监督度量 | 第31-32页 |
| ·监督度量 | 第32页 |
| ·小结 | 第32-33页 |
| 3 聚类融合算法 | 第33-54页 |
| ·概述 | 第33-35页 |
| ·融合算法 | 第35-53页 |
| ·多重聚类的表示 | 第35-36页 |
| ·基于共协矩阵的方法 | 第36-38页 |
| ·共协矩阵算法计算机实验 | 第38-41页 |
| ·基于目标函数的聚类融合 | 第41-42页 |
| ·相互信息算法计算机实验 | 第42-45页 |
| ·基于超图的聚类融合 | 第45-47页 |
| ·基于超图算法计算机实验 | 第47-49页 |
| ·基于随机映射的聚类融合 | 第49-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 4 基于模糊矩阵的聚类融合 | 第54-71页 |
| ·概述 | 第54-55页 |
| ·融合算法 | 第55-60页 |
| ·基本思想 | 第55-59页 |
| ·算法过程 | 第59-60页 |
| ·算法分析 | 第60-61页 |
| ·性能分析 | 第60页 |
| ·算法的问题 | 第60-61页 |
| ·计算机实验 | 第61-70页 |
| ·实验数据 | 第61-62页 |
| ·算法对比 | 第62-70页 |
| ·本章小节 | 第70-71页 |
| 5 总结与展望 | 第71-72页 |
| ·总结 | 第71页 |
| ·展望 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
