基于粒度分析原理的模糊聚类算法研究
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 引言 | 第11-13页 |
| ·聚类分析 | 第11页 |
| ·聚类与粒度分析原理的结合 | 第11-12页 |
| ·论文的主要工作及结果 | 第12页 |
| ·论文结构 | 第12-13页 |
| 第二章 聚类算法与聚类有效性 | 第13-25页 |
| ·聚类算法 | 第13-21页 |
| ·聚类的定义 | 第13页 |
| ·聚类分析中的数据类型 | 第13-14页 |
| ·聚类准则函数的确定 | 第14-15页 |
| ·聚类分析的主要算法 | 第15-21页 |
| ·聚类有效性 | 第21-23页 |
| ·聚类有效性 | 第21页 |
| ·几种重要的模糊聚类有效性评价指标 | 第21-23页 |
| ·聚类分析目前存在的问题 | 第23-25页 |
| 第三章 聚类的粒度分析 | 第25-31页 |
| ·信息粒度原理 | 第25-26页 |
| ·信息粒度 | 第25页 |
| ·信息粒度的形式化描述 | 第25页 |
| ·不同粒度世界的关系 | 第25-26页 |
| ·聚类分析中的粒度原理 | 第26-31页 |
| ·聚类中的粒度原理 | 第26-27页 |
| ·非粒度分析聚类算法的缺陷 | 第27-29页 |
| ·基于粒度分析原理聚类算法的思想框架 | 第29-31页 |
| 第四章 基于粒度分析原理的模糊聚类算法 | 第31-35页 |
| ·算法基本思想 | 第31页 |
| ·信息粒有效性评价函数 | 第31-32页 |
| ·基于确定类别数的最大最小距离算法 | 第32页 |
| ·基于粒度分析原理的模糊聚类算法 | 第32-34页 |
| ·算法的性能分析 | 第34-35页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第35-43页 |
| ·模拟数据实验 | 第35-38页 |
| ·IRIS标准测试数据实验 | 第38-40页 |
| ·结果分析 | 第40-43页 |
| 第六章 结论与展望 | 第43-45页 |
| 参考文献 | 第45-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 发表文章目录 | 第51-52页 |
| 个人简历 | 第52-53页 |
