基于分形自相似性和网格的数据流聚类技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·数据流聚类技术 | 第10-14页 |
| ·数据流聚类技术的产生背景 | 第11-12页 |
| ·聚类算法的研究现状 | 第12-14页 |
| ·课题的主要研究内容 | 第14页 |
| ·本文的结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 基于分形自相似性的数据流聚类算法 | 第16-25页 |
| ·引言 | 第16-17页 |
| ·分形技术 | 第17-19页 |
| ·问题描述及定义 | 第19-20页 |
| ·基于分形自相似性的数据流聚类算法 | 第20-24页 |
| ·数据流中分形维度的计算方法 | 第20-22页 |
| ·基于分形自相似性的数据流聚类算法设计 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于分形和网格的高维数据流聚类算法 | 第25-34页 |
| ·引言 | 第25-26页 |
| ·高维数据的聚类技术 | 第26-27页 |
| ·降维聚类 | 第26-27页 |
| ·超图划分聚类 | 第27页 |
| ·子空间聚类 | 第27页 |
| ·问题定义 | 第27-29页 |
| ·问题描述及定义 | 第27-28页 |
| ·高维数据空间中的网格向低维空间投影 | 第28-29页 |
| ·基于分形和网格的高维数据流聚类算法 | 第29-33页 |
| ·基于分形的特征维选择算法 | 第29-30页 |
| ·基于分形和网格的高维数据流聚类算法设计 | 第30-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于分形聚类的数据流离群数据挖掘算法 | 第34-42页 |
| ·引言 | 第34-35页 |
| ·离群数据的检测技术 | 第35-36页 |
| ·基于统计的离群数据检测 | 第35页 |
| ·基于距离的离群数据检测 | 第35-36页 |
| ·基于偏移的离群数据检测 | 第36页 |
| ·问题的描述及定义 | 第36-39页 |
| ·基于分形聚类的数据流离群数据挖掘算法 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第5章 算法实现与实验结果 | 第42-50页 |
| ·FSDS 算法的实现与实验结果分析 | 第42-44页 |
| ·环境及数据集的设置 | 第42页 |
| ·实验结果分析 | 第42-44页 |
| ·HDFG 算法的实现与实验结果分析 | 第44-47页 |
| ·环境及数据集设置 | 第44-45页 |
| ·实验结果分析 | 第45-47页 |
| ·ODFS 算法的实现与实验结果分析 | 第47-49页 |
| ·环境及数据集设置 | 第47-48页 |
| ·实验结果分析 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 结论 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 作者简介 | 第58页 |
