高维数据的降维及聚类方法研究
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·课题背景及意义 | 第9-11页 |
| ·高维数据的特性 | 第9-10页 |
| ·聚类分析 | 第10页 |
| ·数据降维 | 第10-11页 |
| ·课题的研究内容及结构安排 | 第11-13页 |
| 第二章 数据降维方法研究 | 第13-20页 |
| ·数据降维概述 | 第13页 |
| ·主要的数据降维方法 | 第13-20页 |
| ·线性降维 | 第13-14页 |
| ·非线性降维 | 第14-20页 |
| 第三章 基于Rank-order距离的LLE方法 | 第20-30页 |
| ·LLE方法的研究现状 | 第20页 |
| ·Rank-order距离 | 第20-22页 |
| ·实验平台及数据 | 第22页 |
| ·实验结果分析 | 第22-29页 |
| ·评价方法 | 第22-23页 |
| ·最佳的近邻点个数选取 | 第23-25页 |
| ·几种距离的比较 | 第25-26页 |
| ·参数的选取 | 第26页 |
| ·实验结果 | 第26-29页 |
| ·总结 | 第29-30页 |
| 第四章 基于高维数据的聚类研究 | 第30-37页 |
| ·聚类方法概述 | 第30页 |
| ·高维数据的聚类方法 | 第30-36页 |
| ·数据降维 | 第31页 |
| ·子空间聚类 | 第31-33页 |
| ·基于超图划分的高维聚类 | 第33-36页 |
| ·总结 | 第36-37页 |
| 第五章 基于稠密子图划分的高维数据聚类 | 第37-44页 |
| ·构建超图 | 第37页 |
| ·基于稠密子图的超图划分方法 | 第37-39页 |
| ·基本定义 | 第37-38页 |
| ·算法步骤 | 第38-39页 |
| ·合并子图 | 第39-40页 |
| ·实验结果分析 | 第40-43页 |
| ·数据集 | 第40页 |
| ·评价指标 | 第40-41页 |
| ·结果和分析 | 第41-43页 |
| ·总结 | 第43-44页 |
| 第六章 总结及展望 | 第44-46页 |
| ·主要结论 | 第44-45页 |
| ·研究展望 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-49页 |
| 在校期间的研究成果 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50页 |
