基于数据流的聚类分析研究及应用
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| ·论文研究的背景 | 第11页 |
| ·聚类 | 第11-14页 |
| ·基于数据流的聚类分析 | 第14-15页 |
| ·研究现状 | 第15-16页 |
| ·本人主要工作及内容组织 | 第16-18页 |
| 第二章：双层数据流聚类分析框架 | 第18-25页 |
| ·概述 | 第18-20页 |
| ·数据流数据的处理模型 | 第20-25页 |
| ·数据流模型 | 第20页 |
| ·数据流处理模型 | 第20-25页 |
| 第三章 改进的双层数据流聚类算法 | 第25-31页 |
| ·问题分析 | 第25页 |
| ·算法概述 | 第25-28页 |
| ·在线层算法 | 第27-28页 |
| ·离线层算法过程 | 第28-29页 |
| ·算法的分析与性能 | 第29-30页 |
| ·算法分析 | 第29页 |
| ·实验结果分析 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 基于密度的数据流聚类分析 | 第31-41页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·基本概念 | 第31-34页 |
| ·核心微簇 | 第32-33页 |
| ·候选核心微簇与孤立微簇 | 第33-34页 |
| ·DenCluStream 聚类算法 | 第34-37页 |
| ·在线层部分 | 第34-36页 |
| ·离线层算法 | 第36-37页 |
| ·算法实验分析 | 第37-40页 |
| ·算法的理论分析 | 第37-38页 |
| ·算法的参数 | 第38页 |
| ·实验结果分析 | 第38-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 第五章 数据流中聚类分析的应用 | 第41-48页 |
| ·引言 | 第41-42页 |
| ·概念 | 第42-43页 |
| ·入侵 | 第42页 |
| ·入侵检测 | 第42-43页 |
| ·用聚类检测入侵 | 第43-46页 |
| ·用k—means 算法检测入侵 | 第43-45页 |
| ·基于数据流聚类的入侵检测算法 | 第45-46页 |
| ·小结 | 第46-48页 |
| 第六章 总结 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 读硕士学位期间发表的论文和参与的项目 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
