| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究目的与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 论文结构 | 第16-18页 |
| 第二章 近邻传播聚类算法的概述 | 第18-27页 |
| 2.1 近邻传播聚类算法 | 第18-21页 |
| 2.1.1 近邻传播聚类算法的基本思想 | 第18-19页 |
| 2.1.2 支持度矩阵R的更新 | 第19-20页 |
| 2.1.3 归属度矩阵A的更新 | 第20-21页 |
| 2.2 相似度计算方式 | 第21-23页 |
| 2.3 概率无向图模型 | 第23-26页 |
| 2.3.1 概率无向图模型的定义 | 第23-25页 |
| 2.3.2 概率无向图模型的因子分解 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于概率无向图模型的近邻传播聚类算法 | 第27-47页 |
| 3.1 近邻传播聚类算法的不足与解决思路 | 第27-29页 |
| 3.2 基于概率无向图模型的近邻传播聚类算法 | 第29-36页 |
| 3.2.1 概率无向图模型的构建 | 第29-31页 |
| 3.2.2 高斯平滑预处理 | 第31-32页 |
| 3.2.3 组合核函数 | 第32-33页 |
| 3.2.4 簇归并 | 第33-34页 |
| 3.2.5 算法流程 | 第34-36页 |
| 3.3 实验设计与结果分析 | 第36-46页 |
| 3.3.1 实验环境 | 第36页 |
| 3.3.2 实验数据集与评价指标 | 第36-37页 |
| 3.3.3 实验方法及结果分析 | 第37-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 平均密度优化的概率无向图模型近邻传播聚类算法 | 第47-58页 |
| 4.1 边缘数据集集合问题的分析 | 第47-48页 |
| 4.2 平均密度优化的概率无向图模型近邻传播聚类算法 | 第48-51页 |
| 4.2.1 平均密度优化策略 | 第48-49页 |
| 4.2.2 算法流程 | 第49-51页 |
| 4.3 实验设计与结果分析 | 第51-57页 |
| 4.3.1 实验过程 | 第51-52页 |
| 4.3.2 实验结果与分析 | 第52-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 总结 | 第58-59页 |
| 5.2 展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况 | 第66页 |