| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 文本聚类国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 模糊聚类国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 论文主要研究工作 | 第11-12页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第12-13页 |
| 第2章 文本聚类概述 | 第13-21页 |
| 2.1 文本聚类概念 | 第13页 |
| 2.2 文本聚类过程 | 第13-14页 |
| 2.3 文本聚类常用算法 | 第14-19页 |
| 2.3.1 分割聚类算法 | 第15-16页 |
| 2.3.2 层次聚类算法 | 第16-17页 |
| 2.3.3 基于密度的聚类算法 | 第17-18页 |
| 2.3.4 基于网格的聚类算法 | 第18-19页 |
| 2.3.5 基于模型的聚类算法 | 第19页 |
| 2.4 文本聚类效果评价 | 第19-20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 相关理论介绍 | 第21-33页 |
| 3.1 谱聚类算法概述 | 第21-27页 |
| 3.1.1 谱聚类算法的数学基础 | 第21-25页 |
| 3.1.2 谱图划分理论 | 第25-26页 |
| 3.1.3 谱聚类算法过程 | 第26-27页 |
| 3.2 模糊聚类算法概述 | 第27-32页 |
| 3.2.1 模糊理论概念及其发展 | 第27-28页 |
| 3.2.2 模糊理论用于聚类 | 第28页 |
| 3.2.3 聚类问题的数学表示 | 第28-30页 |
| 3.2.4 FCM算法 | 第30-32页 |
| 3.3 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 模糊谱聚类分割算法及改进 | 第33-43页 |
| 4.1 模糊谱聚类分割算法FSC | 第33-34页 |
| 4.2 改进隶属度的FSC算法IMD-FSC | 第34-38页 |
| 4.2.1 噪声数据问题 | 第34-35页 |
| 4.2.2 问题分析 | 第35-37页 |
| 4.2.3 算法改进 | 第37-38页 |
| 4.3 自适应的IMD-FSC算法AIMD-FSC | 第38-42页 |
| 4.3.1 确定聚类数目问题 | 第38页 |
| 4.3.2 问题分析 | 第38-39页 |
| 4.3.3 算法改进 | 第39-42页 |
| 4.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 实验及结果分析 | 第43-55页 |
| 5.1 实验语料库选择 | 第43-44页 |
| 5.2 实验环境 | 第44页 |
| 5.3 实验过程 | 第44-50页 |
| 5.3.1 分词及去停用词 | 第45-46页 |
| 5.3.2 特征选择 | 第46页 |
| 5.3.3 构造特征向量 | 第46-47页 |
| 5.3.4 计算文本间相似度 | 第47-48页 |
| 5.3.5 聚类 | 第48-49页 |
| 5.3.6 评价聚类结果 | 第49-50页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第50-54页 |
| 5.4.1 本文算法实验对比 | 第50-52页 |
| 5.4.2 IMD-FSC处理噪声数据实验 | 第52-53页 |
| 5.4.3 AIMD-FSC算法自动确定聚类数目实验 | 第53-54页 |
| 5.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第6章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第55-56页 |
| 6.2 展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 附录 | 第60-61页 |
| 图版 | 第61-62页 |