改进的模糊C-均值聚类算法

摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
引言	第9-11页
第1章 模糊聚类分析简介	第11-15页
·聚类分析	第11-12页
·模糊聚类分析	第12-15页
第2章 模糊C-均值聚类算法	第15-21页
·数据集的C划分	第16页
·硬 C-均值聚类算法	第16-17页
·模糊 C-均值聚类算法	第17-19页
·模糊 C-均值聚类算法存在的问题	第19-21页
第3章 全局模糊 C-均值聚类算法	第21-28页
·全局模糊 C-均值聚类算法	第21-22页
·快速全局模糊 C-均值聚类算法	第22-23页
·实验分析	第23-27页
·GFCM与 FCM和 GKM实验结果的比较	第23-26页
·GFCM和 FGFCM实验结果的比较	第26-27页
·本章小结	第27-28页
第4章 一种新的模糊聚类有效性函数	第28-52页
·有效性函数问题描述	第28-29页
·已有的模糊聚类有效性函数	第29-38页
·只利用隶属度构造的有效性函数	第29-31页
·利用隶属度和数据集构造的有效性函数	第31-36页
·其它的模糊聚类有效性函数	第36-38页
·针对 FCM提出的新的有效性函数	第38-41页
·紧致性度量	第38-39页
·分离性度量	第39-40页
·提出的有效性函数及其算法	第40-41页
·实验结果	第41-50页
·人工数据集和著名数据集	第41-44页
·人工数据集和著名数据集的实验结果	第44-48页
·图像数据集的实验结果	第48-50页
·本章小结	第50-52页
结论	第52-54页
参考文献	第54-59页
攻读学位期间公开发表论文	第59-60页
致谢	第60-61页
研究生履历	第61页