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基于粒计算的多尺度聚类方法

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
1 绪论第11-19页
    1.1 选题背景及研究意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-16页
        1.2.1 聚类研究现状第12-14页
        1.2.2 多尺度理论研究现状第14-15页
        1.2.3 多尺度聚类研究现状第15-16页
    1.3 论文主要研究内容第16-17页
    1.4 论文组织架构第17-19页
2 聚类分析第19-37页
    2.1 聚类基本概念第19-21页
        2.1.1 聚类的定义第19-20页
        2.1.2 聚类应用举例第20-21页
    2.2 聚类的特征描述第21-22页
        2.2.1 簇的描述符第21-22页
        2.2.2 聚类准则函数第22页
    2.3 相似性计算模型第22-25页
        2.3.1 类内相似性模型第23-24页
        2.3.2 类间相似性模型第24-25页
    2.4 聚类算法分类第25-33页
        2.4.1 划分聚类第25-27页
        2.4.2 层次聚类第27-29页
        2.4.3 密度聚类第29-31页
        2.4.4 网格聚类第31-32页
        2.4.5 模型聚类第32-33页
    2.5 聚类算法评价准则第33-36页
        2.5.1 定性评价准则第33-34页
        2.5.2 定量评价准则第34-36页
    2.6 本章小结第36-37页
3 粒计算第37-44页
    3.1 基本思想第37-38页
    3.2 基本组成第38-40页
        3.2.1 粒子第39页
        3.2.2 粒层第39-40页
        3.2.3 粒结构第40页
    3.3 基本问题第40-42页
        3.3.1 粒化第41-42页
        3.3.2 基于粒化的计算第42页
    3.4 聚类中的粒度原理第42-43页
    3.5 本章小结第43-44页
4 基于粒计算的多尺度聚类理论第44-55页
    4.1 多尺度数据集第44-48页
        4.1.1 粒计算中的等价划分模型第44页
        4.1.2 数据集中的等价关系第44-46页
        4.1.3 尺度与尺度划分第46页
        4.1.4 基于粒化的多尺度数据模型第46-48页
    4.2 尺度转换第48-51页
        4.2.1 尺度转换原因第49页
        4.2.2 尺度转换分类第49-51页
    4.3 尺度效应第51-52页
        4.3.1 尺度效应定义第51页
        4.3.2 尺度效应具体表现第51-52页
    4.4 尺度选择第52-53页
    4.5 多尺度聚类第53-54页
        4.5.1 多尺度聚类定义第53页
        4.5.2 基于粒模型的多尺度聚类实质第53-54页
        4.5.3 多尺度聚类体系结构第54页
    4.6 本章小结第54-55页
5 多尺度聚类算法第55-70页
    5.1 算法设计中的关键问题第55-56页
        5.1.1 基于粒化的数据预处理第55页
        5.1.2 基于信息粒度的相似度计算模型第55-56页
    5.2 多尺度聚类尺度上推算法第56-59页
        5.2.1 理论基础第56-57页
        5.2.2 算法实现第57-58页
        5.2.3 算法伪代码第58-59页
    5.3 多尺度聚类尺度下推算法第59-62页
        5.3.1 理论基础第59-60页
        5.3.2 算法实现第60-61页
        5.3.3 算法伪代码第61-62页
    5.4 实验与分析第62-69页
        5.4.1 数据集第62-63页
        5.4.2 评价指标第63-64页
        5.4.3 尺度上推算法实验结果与分析第64-66页
        5.4.4 尺度下推算法实验结果与分析第66-69页
    5.5 本章小结第69-70页
6 总结与展望第70-73页
    6.1 总结第70-72页
    6.2 展望第72-73页
参考文献第73-80页
致谢第80-81页
攻读学位期间取得的科研成果清单第81页

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