| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究背景 | 第10-12页 |
| ·核方法研究进展 | 第12-14页 |
| ·核聚类研究进展 | 第14-15页 |
| ·论文内容安排 | 第15-18页 |
| 2 支持向量机理论基础 | 第18-35页 |
| ·统计学习理论 | 第19-23页 |
| ·损失函数和期望风险 | 第19-21页 |
| ·VC 维 | 第21-23页 |
| ·最优化理论 | 第23-30页 |
| ·最优化问题 | 第24-25页 |
| ·拉格朗日理论与Karush-Kuhn-Tucker（KKT）条件 | 第25-27页 |
| ·对偶理论 | 第27-30页 |
| ·线性和非线性支持向量机 | 第30-35页 |
| ·线性支持向量机 | 第30-33页 |
| ·非线性支持向量机 | 第33-35页 |
| 3 核聚类理论 | 第35-48页 |
| ·核函数理论 | 第36-40页 |
| ·核函数与半正定矩阵 | 第36-38页 |
| ·Mercer 核和正定核 | 第38-40页 |
| ·常用的核函数 | 第40-41页 |
| ·聚类分析 | 第41-48页 |
| ·聚类分析的介绍 | 第41-42页 |
| ·距离的定义 | 第42-45页 |
| ·聚类算法 | 第45-48页 |
| 4 加权多宽度高斯核聚类算法 | 第48-59页 |
| ·高斯核 | 第48-49页 |
| ·加权多宽度高斯核 | 第49-53页 |
| ·可调参数的理论意义 | 第50-51页 |
| ·加权多宽度高斯核性能比较 | 第51-53页 |
| ·加权多宽度高斯核聚类算法过程 | 第53-59页 |
| ·聚类边界 | 第54-56页 |
| ·聚类标识 | 第56-59页 |
| 5 仿真实验与分析 | 第59-73页 |
| ·参数对SVC 的影响 | 第59-63页 |
| ·实验对比分析 | 第63-73页 |
| 6 总结与展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 个人简历 | 第80-81页 |
| 发表的学术论文 | 第81页 |