基于属性权重的混合聚类算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 论文结构 | 第12-14页 |
| 第2章 相关理论概述 | 第14-28页 |
| 2.1 FCM算法 | 第14-16页 |
| 2.2 信息熵属性权重算法 | 第16页 |
| 2.3 梯度下降属性权重算法 | 第16-18页 |
| 2.4 粒子群算法 | 第18-20页 |
| 2.5 遗传算法 | 第20-22页 |
| 2.6 模拟退火算法 | 第22-24页 |
| 2.7 评价准则 | 第24-28页 |
| 2.7.1 相对评价准则 | 第24-25页 |
| 2.7.2 内部评价准则 | 第25页 |
| 2.7.3 外部评价准则 | 第25-28页 |
| 第3章 属性权重学习算法的设计及实现 | 第28-36页 |
| 3.1 改进粒子群算法的实现 | 第28-30页 |
| 3.1.1 粒子演化 | 第28-29页 |
| 3.1.2 粒子分组及重组 | 第29页 |
| 3.1.3 算法的原理及实现流程 | 第29-30页 |
| 3.2 属性权重评价函数的构造 | 第30-33页 |
| 3.3 算法的设计及实现 | 第33-36页 |
| 第4章 混合聚类算法的设计及实现 | 第36-42页 |
| 4.1 属性权重FCM算法的设计 | 第36-37页 |
| 4.2 遗传操作的设计 | 第37-38页 |
| 4.2.1 个体编码设计 | 第37页 |
| 4.2.2 适应度函数设计 | 第37页 |
| 4.2.3 选择算子的选择 | 第37-38页 |
| 4.2.4 交叉算子的选择 | 第38页 |
| 4.2.5 变异算子的选择 | 第38页 |
| 4.3 模拟退火操作的设计 | 第38-39页 |
| 4.3.1 参数设置 | 第38页 |
| 4.3.2 相关部分算法实现 | 第38-39页 |
| 4.4 算法的实现 | 第39-42页 |
| 第5章 实验结果对比及分析 | 第42-52页 |
| 第6章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 6.1 工作总结 | 第52页 |
| 6.2 后续展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 附录 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 在读期间发表的论文及参加的科研项目 | 第64页 |
