基于网格的密度峰值聚类算法研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究的动态及现状 | 第10-15页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第15-16页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第16-17页 |
| 第2章 相关聚类技术介绍 | 第17-30页 |
| 2.1 基于网格的聚类算法 | 第17-21页 |
| 2.1.1 STING聚类算法 | 第18-20页 |
| 2.1.2 二分网格聚类算法 | 第20-21页 |
| 2.2 基于密度的聚类算法 | 第21-23页 |
| 2.3 聚类在Spark上的应用 | 第23-25页 |
| 2.4 聚类的其他理论及方法 | 第25-29页 |
| 2.4.1 特征选择和提取 | 第26-28页 |
| 2.4.2 距离计算 | 第28页 |
| 2.4.3 性能度量 | 第28-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于粗粒度网格的密度峰值聚类算法 | 第30-42页 |
| 3.1 引言 | 第30-31页 |
| 3.2 算法流程 | 第31-34页 |
| 3.2.1 粗粒度网格化 | 第31-32页 |
| 3.2.2 求截断距离 | 第32-33页 |
| 3.2.3 网格合并 | 第33-34页 |
| 3.3 算法过程 | 第34页 |
| 3.4 算法分析 | 第34-35页 |
| 3.4.1 时间复杂度分析 | 第34-35页 |
| 3.4.2 空间复杂度分析 | 第35页 |
| 3.5 实验对比 | 第35-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于细粒度网格的密度峰值聚类算法 | 第42-50页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 算法流程 | 第42-45页 |
| 4.2.1 细粒度网格化 | 第42-43页 |
| 4.2.2 计算中心网格单元 | 第43-44页 |
| 4.2.3 网格单元归类 | 第44-45页 |
| 4.2.4 算法步骤 | 第45页 |
| 4.3 算法分析 | 第45-46页 |
| 4.3.1 时间复杂度分析 | 第45-46页 |
| 4.3.2 空间复杂度 | 第46页 |
| 4.4 实验对比 | 第46-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 模型在Spark平台上的应用 | 第50-55页 |
| 5.1 背景介绍 | 第50-51页 |
| 5.2 相关工作 | 第51页 |
| 5.3 Spark平台下的模型实现 | 第51-52页 |
| 5.4 运行环境 | 第52页 |
| 5.5 异常检测系统的展示 | 第52-54页 |
| 5.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 第6章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 6.1 主要工作与创新 | 第55-56页 |
| 6.2 下一步任务 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 | 第63页 |
