| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·聚类分析简介 | 第7-8页 |
| ·模糊聚类分析及其相关问题 | 第8页 |
| ·FCM算法分析及其相关问题 | 第8-10页 |
| ·本文的重要研究成果及内容 | 第10-11页 |
| 第二章 一种快速减法聚类算法 | 第11-22页 |
| ·FCM算法的初始化方法 | 第11-13页 |
| ·山峰聚类算法 | 第11-12页 |
| ·减法聚类算法 | 第12-13页 |
| ·减法聚类与山峰聚类的意义 | 第13页 |
| ·减法聚类与山峰聚类算法复杂度分析 | 第13-15页 |
| ·快速减法聚类算法及仿真实验 | 第15-21页 |
| ·快速减法聚类算法 | 第15-16页 |
| ·数据空间网格化 | 第15页 |
| ·数据归约到网格点 | 第15-16页 |
| ·对归约后的数据集Y进行减法聚类 | 第16页 |
| ·数据归约的意义 | 第16-17页 |
| ·仿真研究 | 第17-21页 |
| ·对X进行聚类实验 | 第18-20页 |
| ·在IRIS数据集上的聚类实验 | 第20-21页 |
| ·总结 | 第21-22页 |
| 第三章 FCM算法初始化与聚类有效性的结合研究 | 第22-28页 |
| ·问题提出的背景 | 第22页 |
| ·聚类有效性函数 | 第22-24页 |
| ·Xie-Beni提出的聚类有效性函数 | 第23页 |
| ·Fukayama-Sugeno提出的聚类有效性函数 | 第23页 |
| ·其他的聚类有效性函数 | 第23-24页 |
| ·基于减法聚类与聚类有效性评判的FCM聚类 | 第24-26页 |
| ·仿真 | 第26-27页 |
| ·结论 | 第27-28页 |
| 第四章 FCM算法在时序数据集上的聚类 | 第28-56页 |
| ·时序数据简介 | 第28-29页 |
| ·基于立体时序数据的模糊聚类算法 | 第29-39页 |
| ·横截面模糊聚类模式 | 第29-33页 |
| ·纵向模糊聚类模式 | 第33-34页 |
| ·含影响权重系统(IWS)的模糊聚类模式 | 第34-38页 |
| ·含IWS的横截面模糊聚类模式 | 第34-37页 |
| ·含IWS的纵向模糊聚类模式 | 第37-38页 |
| ·交错时间延迟模式 | 第38-39页 |
| ·横截面减法聚类算法 | 第39-55页 |
| ·横截面减法聚类算法 | 第39-41页 |
| ·关于横截面减法聚类的说明 | 第41页 |
| ·三种横截面聚类算法的对比实验 | 第41-54页 |
| ·较好划分的时序数据集上的聚类对比实验 | 第41-44页 |
| ·在含开关数据的立体时序数据集上进行的聚类对比实验 | 第44-48页 |
| ·在含离群点的立体时序数据集上进行的聚类对比实验 | 第48-51页 |
| ·横截面减法聚类中的参数选取实验 | 第51-54页 |
| ·以横截面减法聚类为初始化方法的聚类实验 | 第54-55页 |
| ·结论 | 第55-56页 |
| 第五章 总结和展望 | 第56-58页 |
| ·论文完成的工作 | 第56页 |
| ·研究、实验结论 | 第56-57页 |
| ·将进一步研究的问题 | 第57页 |
| ·结束语 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 附录 硕士期间发表的论文 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |