基于加权MP马氏距离的GS方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·研究现状 | 第10-11页 |
| ·GS方法的研究现状 | 第10页 |
| ·聚类分析中度量方法的研究现状 | 第10-11页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第11-13页 |
| ·论文的组织 | 第11-12页 |
| ·论文的主要工作与创新 | 第12-13页 |
| 2 聚类分析 | 第13-21页 |
| ·聚类的定义 | 第13页 |
| ·聚类相似性度量 | 第13-16页 |
| ·距离 | 第14-15页 |
| ·相似系数 | 第15-16页 |
| ·聚类算法 | 第16-18页 |
| ·聚类有效性指标 | 第18-20页 |
| ·考虑类内和类间数据分布特性的指标 | 第18-19页 |
| ·仅考虑类内数据分布特性的指标 | 第19页 |
| ·考虑每个样本点分布特性的指标 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 3 k-means聚类算法及其改进 | 第21-27页 |
| ·k-means聚类算法 | 第21-22页 |
| ·k-means聚类算法思想 | 第21页 |
| ·k-means聚类算法分析 | 第21-22页 |
| ·k-means聚类算法初始聚类中心的确定及改进 | 第22-23页 |
| ·基于权重矩阵的初始聚类中心确定方法 | 第23-26页 |
| ·基本概念 | 第23-24页 |
| ·算法的步骤 | 第24页 |
| ·仿真实验 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 4 基于加权MP马氏距离GS方法的改进 | 第27-48页 |
| ·GS模型 | 第27-29页 |
| ·GS方法介绍 | 第27-28页 |
| ·GS方法分析 | 第28-29页 |
| ·加权MP马氏距离 | 第29-37页 |
| ·MP马氏距离 | 第29-31页 |
| ·权重的选择 | 第31-33页 |
| ·构造加权MP马氏距离 | 第33-37页 |
| ·WMPGS模型 | 第37-39页 |
| ·仿真实验及分析 | 第39-47页 |
| ·WMPGS方法可行性分析 | 第39-40页 |
| ·WMPGS方法优越性分析 | 第40-47页 |
| ·WMPGS模型存在的问题和研究方向 | 第47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 结束语 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-52页 |
