基于密度维度树的增量式网格聚类算法
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 问题提出的背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第10-11页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第11-12页 |
| 第2章 实时数据流挖掘 | 第12-22页 |
| 2.1 数据挖掘技术的概述 | 第12-13页 |
| 2.2 实时数据流及其聚类方法 | 第13-17页 |
| 2.2.1 实时数据流的基本概念 | 第13-15页 |
| 2.2.2 实时数据流技术简介 | 第15-16页 |
| 2.2.3 实时数据流聚类技术 | 第16-17页 |
| 2.3 几种典型的数据流聚类算法 | 第17-21页 |
| 2.3.1 STREAM 算法 | 第18-19页 |
| 2.3.2 DenStream 算法 | 第19-20页 |
| 2.3.3 HDenStream 算法 | 第20页 |
| 2.3.4 ExCC 算法 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 基于网格的聚类方法 | 第22-27页 |
| 3.1 基于网格聚类方法的特点 | 第22-23页 |
| 3.2 常见的网格划分策略 | 第23-24页 |
| 3.3 增量式聚类方法 | 第24-25页 |
| 3.4 本章小结 | 第25-27页 |
| 第4章 基于密度维度树的增量式网格聚类算法 | 第27-36页 |
| 4.1 问题的提出 | 第27-28页 |
| 4.2 算法的基本思想 | 第28-30页 |
| 4.3 网格二次划分与网格类型的确定 | 第30-31页 |
| 4.3.1 网格二次划分 | 第30页 |
| 4.3.2 网格类型的确定 | 第30-31页 |
| 4.4 相邻可聚类区域的判断算法 | 第31-32页 |
| 4.5 IGDDT 算法 | 第32-34页 |
| 4.5.1 初始聚类子算法 | 第33-34页 |
| 4.5.2 更新聚类的算法 | 第34页 |
| 4.6 本章小结 | 第34-36页 |
| 第5章 算法实验及应用 | 第36-44页 |
| 5.1 聚类演化过程分析 | 第36-37页 |
| 5.2 聚类准确率比较 | 第37-38页 |
| 5.3 聚类速度比较 | 第38页 |
| 5.4 真实数据流的聚类结果比较 | 第38-39页 |
| 5.5 IGDDT 的实际应用 | 第39-43页 |
| 5.5.1 数据预处理 | 第39-41页 |
| 5.5.2 不同钢种质量分析 | 第41页 |
| 5.5.3 班组对产品质量的影响 | 第41-42页 |
| 5.5.4 单个钢卷质量分析 | 第42-43页 |
| 5.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 第6章 总结与展望 | 第44-46页 |
| 6.1 本文总结 | 第44页 |
| 6.2 展望 | 第44-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 附录 1 攻读学位期间发表的论文 | 第51-52页 |
| 附录 2 攻读学位期间参加的科研项目 | 第52-53页 |
| 详细摘要 | 第53-56页 |
