基于复杂属性相似度的聚类算法研究及应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 插图索引 | 第10-11页 |
| 附表索引 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-17页 |
| ·本文研究背景及意义 | 第12-13页 |
| ·研究现状 | 第13-16页 |
| ·低维聚类研究现状 | 第13-14页 |
| ·高维聚类研究现状 | 第14-16页 |
| ·本文主要研究内容 | 第16页 |
| ·本文结构 | 第16-17页 |
| 第2章 聚类分析算法 | 第17-30页 |
| ·聚类的一般过程 | 第17-20页 |
| ·传统聚类算法 | 第20-27页 |
| ·划分法 | 第20-22页 |
| ·分层法 | 第22-24页 |
| ·基于密度的方法 | 第24-25页 |
| ·基于网格的方法 | 第25-26页 |
| ·基于模型的方法 | 第26-27页 |
| ·高维聚类算法 | 第27-29页 |
| ·维度约减 | 第27-28页 |
| ·子空间聚类算法 | 第28-29页 |
| ·基于对象相似性的聚类算法 | 第29页 |
| ·小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于复杂属性相似度的聚类算法 | 第30-42页 |
| ·算法整体流程 | 第30-31页 |
| ·相似性度量方法 | 第31-35页 |
| ·距离 | 第31-32页 |
| ·相似系数 | 第32-33页 |
| ·基于复杂属性的相似性度量方法 | 第33-35页 |
| ·图聚类 | 第35-38页 |
| ·基于SL 树的图分割算法 | 第35-37页 |
| ·两阶段无向加权图聚类算法 | 第37-38页 |
| ·算法分析 | 第38-41页 |
| ·特性分析 | 第38页 |
| ·实验分析 | 第38-41页 |
| ·小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于复杂属性相似度的聚类算法应用与分析 | 第42-50页 |
| ·应用背景 | 第42页 |
| ·数据获取与处理 | 第42-45页 |
| ·原始数据获取 | 第42-44页 |
| ·数据处理 | 第44-45页 |
| ·聚类分析 | 第45-47页 |
| ·聚类结果分析 | 第47-49页 |
| ·SWOT 分析方法 | 第47页 |
| ·市场细分 | 第47-48页 |
| ·市场细分结果的应用 | 第48-49页 |
| ·小结 | 第49-50页 |
| 结论 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
| 附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第57-58页 |
| 附录 B 攻读学位期间参与的主要项目 | 第58页 |
