基于粒计算的聚类算法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 引言 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景及选题意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第10-11页 |
| 1.4 论文的组织 | 第11-12页 |
| 第2章 聚类概述 | 第12-21页 |
| 2.1 聚类原理 | 第12-15页 |
| 2.1.1 聚类定义 | 第12页 |
| 2.1.2 聚类关键点 | 第12-15页 |
| 2.2 聚类评价标准 | 第15-16页 |
| 2.3 聚类算法分类 | 第16-20页 |
| 2.3.1 层次聚类算法 | 第16-17页 |
| 2.3.2 划分式聚类算法 | 第17页 |
| 2.3.3 基于密度聚类算法 | 第17-19页 |
| 2.3.4 基于网格聚类算法 | 第19页 |
| 2.3.5 基于模型聚类算法 | 第19-20页 |
| 2.4 几种聚类算法对比分析 | 第20-21页 |
| 第3章 粒计算模型及其聚类算法 | 第21-35页 |
| 3.1 粒计算及粒度与聚类关系 | 第21-22页 |
| 3.1.1 粒计算理论概述 | 第21-22页 |
| 3.1.2 粒度与聚类关系 | 第22页 |
| 3.2 模糊集模型及其聚类算法 | 第22-26页 |
| 3.2.1 模糊集模型 | 第22-24页 |
| 3.2.2 模糊聚类算法 | 第24-26页 |
| 3.3 粗糙集模型及其聚类算法 | 第26-29页 |
| 3.3.1 粗糙集模型 | 第26-27页 |
| 3.3.2 粗糙集聚类算法 | 第27-29页 |
| 3.4 商空间模型及其聚类算法 | 第29-31页 |
| 3.4.1 商空间模型 | 第29-30页 |
| 3.4.2 商空间聚类算法 | 第30-31页 |
| 3.5 粒计算模型聚类总结 | 第31页 |
| 3.6 单一模型实验及结果分析 | 第31-35页 |
| 第4章 基于粒计算融合模型聚类算法 | 第35-46页 |
| 4.1 粒计算融合模型分析 | 第35-36页 |
| 4.2 模糊集与粗糙集结合聚类算法 | 第36-40页 |
| 4.2.1 改进近似集计算方法 | 第36-37页 |
| 4.2.2 RFCM算法分析 | 第37-40页 |
| 4.2.3 RFCM算法实验 | 第40页 |
| 4.3 模糊商空间聚类 | 第40-43页 |
| 4.3.1 模糊商空间理论 | 第41-42页 |
| 4.3.2 基于模糊商空间聚类 | 第42-43页 |
| 4.4 融合粒计算模型聚类FRQ算法 | 第43-46页 |
| 第5章 FRQ算法实验及其分析 | 第46-52页 |
| 5.1 实验参数设置及相关说明 | 第46页 |
| 5.2 粒度大小对聚类结果的影响 | 第46-48页 |
| 5.3 FRQ算法性能分析 | 第48-52页 |
| 第6章 总结与展望 | 第52-53页 |
| 6.1 总结 | 第52页 |
| 6.2 下一步工作研究方向 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第57页 |
