基于密度网格的数据流聚类算法研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| ·论文的研究背景与意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·本文主要内容与结构安排 | 第14-15页 |
| 第2章 数据流聚类分析概述 | 第15-26页 |
| ·数据流挖掘 | 第15-18页 |
| ·数据流模型 | 第15-16页 |
| ·数据流挖掘的特点 | 第16-17页 |
| ·数据流挖掘中的窗口模型 | 第17-18页 |
| ·聚类分析 | 第18-21页 |
| ·聚类分析概述 | 第18页 |
| ·相似性度量准则 | 第18-19页 |
| ·聚类算法的典型要求 | 第19-20页 |
| ·聚类分析算法 | 第20-21页 |
| ·数据流聚类分析 | 第21-25页 |
| ·数据流聚类特点 | 第21-22页 |
| ·经典数据流聚类算法 | 第22-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于密度网格的数据流聚类算法 | 第26-41页 |
| ·算法背景与存在问题 | 第26-27页 |
| ·基本概念 | 第27-31页 |
| ·密度网格单元 | 第27-28页 |
| ·格簇 | 第28-29页 |
| ·探查数据流的演化过程 | 第29-31页 |
| ·空网格单元的探测与移除 | 第31页 |
| ·对存在问题的改进 | 第31-36页 |
| ·网格单元密度阈值的设定 | 第31-33页 |
| ·簇边缘的精度提升 | 第33-36页 |
| ·聚类顺序的确定 | 第36页 |
| ·NDD-Stream算法 | 第36-40页 |
| ·算法基本思想 | 第36-37页 |
| ·在线部分 | 第37-39页 |
| ·离线部分 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 实验结果与分析 | 第41-48页 |
| ·实验数据与评价方法 | 第41-42页 |
| ·数据集 | 第41页 |
| ·聚类效果评价 | 第41-42页 |
| ·数据流的动态演化 | 第42-43页 |
| ·聚类效果测试 | 第43-45页 |
| ·聚类形状测试 | 第43-44页 |
| ·聚类质量测试 | 第44-45页 |
| ·执行效率测试 | 第45页 |
| ·算法参数设置测试 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 结论与展望 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第56页 |
