基于单亲遗传算法的聚类分析研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·本文研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外主要研究概况 | 第10-11页 |
| ·论文研究工作 | 第11-13页 |
| ·论文主要研究工作 | 第11页 |
| ·论文结构 | 第11-12页 |
| ·本文创新工作 | 第12-13页 |
| 第二章 数据挖掘中的聚类分析 | 第13-22页 |
| ·数据挖掘概述 | 第13-14页 |
| ·基本概念 | 第13页 |
| ·数据挖掘的目的 | 第13页 |
| ·数据挖掘过程 | 第13-14页 |
| ·聚类分析 | 第14-19页 |
| ·基本概念 | 第14页 |
| ·数据结构 | 第14-15页 |
| ·相似度度量 | 第15-17页 |
| ·聚类准则函数 | 第17-18页 |
| ·主要聚类分析方法 | 第18-19页 |
| ·k-means算法 | 第19-21页 |
| ·算法基本原理 | 第19-20页 |
| ·改进的k-means算法 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 遗传算法的基本原理和方法 | 第22-34页 |
| ·遗传算法概述 | 第22-23页 |
| ·基本概念 | 第22-23页 |
| ·基本原理 | 第23页 |
| ·标准遗传算法 | 第23-27页 |
| ·构成要素 | 第23-26页 |
| ·基本流程 | 第26-27页 |
| ·单亲遗传算法 | 第27-29页 |
| ·基本概念 | 第27-28页 |
| ·主要特点 | 第28-29页 |
| ·基于遗传算法的k-means聚类算法 | 第29-33页 |
| ·问题的提出 | 第29页 |
| ·基于遗传算法的k-means聚类算法 | 第29-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于遗传算法的聚类分析 | 第34-49页 |
| ·问题描述 | 第34-35页 |
| ·聚类问题描述 | 第34页 |
| ·相关定义 | 第34-35页 |
| ·算法设计 | 第35-48页 |
| ·算法流程 | 第35-37页 |
| ·染色体编码方式 | 第37-39页 |
| ·适应度函数的选取 | 第39-41页 |
| ·初始化种群 | 第41-42页 |
| ·遗传算子 | 第42-46页 |
| ·寻优算子 | 第46-47页 |
| ·参数控制 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 数值实验及结果分析 | 第49-52页 |
| ·实验平台 | 第49页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第49-51页 |
| ·实验一 | 第49-50页 |
| ·实验二 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 结论 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第58页 |
