| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 引言 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景及现状 | 第11-14页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-13页 |
| 1.1.2 研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2 研究意义 | 第14-15页 |
| 1.3 本文主要工作及组织框架 | 第15-16页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第15页 |
| 1.3.2 组织框架 | 第15-16页 |
| 1.4 本章小结 | 第16-17页 |
| 2 IB聚类算法及相关知识 | 第17-30页 |
| 2.1 聚类算法介绍 | 第17-21页 |
| 2.1.1 聚类算法的输入 | 第17页 |
| 2.1.2 聚类算法的输出 | 第17-18页 |
| 2.1.3 聚类算法的分类 | 第18-20页 |
| 2.1.4 基于划分的聚类算法 | 第20-21页 |
| 2.2 相关概念介绍 | 第21-23页 |
| 2.2.1 最小描述长度 | 第21页 |
| 2.2.2 率失真理论 | 第21-23页 |
| 2.3 IB聚类算法概述 | 第23-29页 |
| 2.3.1 Iclust聚类算法概述 | 第23-28页 |
| 2.3.2 Iclust聚类算法的不收敛情况 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 3 聚类算法收敛性质的分析方法 | 第30-34页 |
| 3.1 聚类算法收敛性质的判断 | 第30-31页 |
| 3.2 Hessian矩阵分析聚类算法的收敛性质 | 第31-32页 |
| 3.3 Jacobian矩阵概述 | 第32-33页 |
| 3.3.1 Jacobian矩阵介绍 | 第32页 |
| 3.3.2 Jacobian固定点线性逼近原理 | 第32页 |
| 3.3.3 Jacobian谱半径介绍及意义 | 第32-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 4 Iclust聚类算法收敛性质研究 | 第34-47页 |
| 4.1 使用Jacobian矩阵判断Iclust聚类算法收敛性质 | 第34-40页 |
| 4.2 实验验证与结果分析 | 第40-46页 |
| 4.2.1 具体实验步骤及结果 | 第40-44页 |
| 4.2.2 实验结果分析及结论 | 第44-46页 |
| 4.3 本章小结 | 第46-47页 |
| 5 Iclust聚类算法参数研究 | 第47-58页 |
| 5.1 聚类算法参数对收敛速率的影响 | 第47-48页 |
| 5.2 参数T对Iclust聚类算法收敛性质的影响 | 第48-51页 |
| 5.2.1 参数T对Iclust聚类算法收敛性质的影响分析 | 第48-50页 |
| 5.2.2 实验探究参数T的选取范围 | 第50-51页 |
| 5.3 参数T对Iclust聚类算法收敛速率的影响 | 第51-55页 |
| 5.3.1 具体实验步骤及结果 | 第52-54页 |
| 5.3.2 实验结果分析及结论 | 第54-55页 |
| 5.4 参数T的选取建议 | 第55-57页 |
| 5.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 6 总结 | 第58-60页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第58页 |
| 6.2 进一步的研究 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第64-66页 |
| 学位论文数据集 | 第66页 |
