| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 引言 | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外聚类方法研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 层次聚类算法 | 第12-14页 |
| 1.2.2 划分聚类算法 | 第14页 |
| 1.3 论文研究内容及组织结构 | 第14-15页 |
| 1.4 本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 两种主要的聚类算法 | 第16-23页 |
| 2.1 K-means 聚类算法 | 第16-20页 |
| 2.1.1 k-means 聚类算法的基本思想 | 第16-18页 |
| 2.1.2 k-means 聚类算法的算法描述和流程图 | 第18-19页 |
| 2.1.3 K-means 聚类算法的性能分析 | 第19-20页 |
| 2.2 UPGMA 算法 | 第20-21页 |
| 2.2.1 UPGMA 算法的基本思想 | 第20-21页 |
| 2.2.2 UPGMA 算法的性能分析 | 第21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-23页 |
| 第三章 IU-M K-Means 算法详述 | 第23-32页 |
| 3.1 抽样技术在聚类算法中的应用 | 第23-24页 |
| 3.2 改进的 UPGMA 算法 | 第24-28页 |
| 3.2.1 改进的 UPGMA 算法基本思想 | 第24-25页 |
| 3.2.2 选取初始聚类中心候选点 | 第25-28页 |
| 3.3 最大最小距离法 | 第28-29页 |
| 3.3.1 最大最小距离法的基本思想 | 第28-29页 |
| 3.3.2 最大最小距离法的缺点分析 | 第29页 |
| 3.4 IU-M K-Means 算法 | 第29-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 实验与结果分析 | 第32-38页 |
| 4.1 测试数据集 | 第32页 |
| 4.2 实验初始参数设置 | 第32-33页 |
| 4.3 性能评价标准 | 第33-34页 |
| 4.4 实验内容和结果分析 | 第34-37页 |
| 4.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第五章 总结与展望 | 第38-40页 |
| 5.1 论文的主要工作 | 第38-39页 |
| 5.2 进一步努力的方向 | 第39-40页 |
| 参考文献 | 第40-43页 |
| 致谢 | 第43-44页 |
| 在学期间公开发表论文及著作情况 | 第44页 |