基于划分方法的大规模数据高效聚类算法的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| ·聚类分析 | 第11-17页 |
| ·聚类分析研究背景与意义 | 第11-12页 |
| ·聚类分析任务 | 第12-13页 |
| ·聚类分析国内外现状 | 第13-16页 |
| ·存在的问题 | 第16-17页 |
| ·课题研究的内容 | 第17-18页 |
| ·本文的结构安排 | 第18-19页 |
| 第2章 基于网格的改进算法 | 第19-27页 |
| ·引言 | 第19-20页 |
| ·问题定义及描述 | 第20-22页 |
| ·CABGD 算法 | 第22-24页 |
| ·算法分析与实例说明 | 第24-26页 |
| ·算法分析 | 第24页 |
| ·实例说明 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于网格的改进的K-MEANS 聚类算法 | 第27-37页 |
| ·引言 | 第27-28页 |
| ·问题定义及描述 | 第28-30页 |
| ·树型搜索结构的设计 | 第30-31页 |
| ·偏单元格处理策略 | 第31-33页 |
| ·IKMG 算法设计与分析 | 第33-36页 |
| ·IKMG 算法设计 | 第33-35页 |
| ·IKMG 算法分析 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 面向软件安全检测的聚类算法研究 | 第37-51页 |
| ·引言 | 第37-38页 |
| ·相关概念与问题定义 | 第38-39页 |
| ·相关概念 | 第38页 |
| ·问题定义 | 第38-39页 |
| ·IKMD 算法设计与分析 | 第39-43页 |
| ·算法设计 | 第39-42页 |
| ·算法分析 | 第42-43页 |
| ·相似特征树 | 第43-50页 |
| ·相似特征树的构建方法 | 第43-45页 |
| ·基于相似特征树的检测方法 | 第45页 |
| ·相似特征树的更新 | 第45-49页 |
| ·实例说明 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 算法实现及实验分析 | 第51-59页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·CABGD 算法实现及分析 | 第51-53页 |
| ·实验数据设置 | 第51页 |
| ·实验环境设置 | 第51-52页 |
| ·实验结果及分析 | 第52-53页 |
| ·IKMG 算法实验结果 | 第53-56页 |
| ·实验数据与环境 | 第53-54页 |
| ·实验结果及分析 | 第54-56页 |
| ·改进的K-MODES 聚类算法实验 | 第56-58页 |
| ·实验数据与环境 | 第56页 |
| ·实验结果 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 作者简介 | 第69页 |
