基于软子空间的高维数据树形索引研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状综述 | 第11-17页 |
| 1.2.1 高维索引技术 | 第11-16页 |
| 1.2.2 高维数据聚类技术 | 第16-17页 |
| 1.3 论文结构 | 第17-19页 |
| 第二章 子空间聚类技术 | 第19-29页 |
| 2.1 高维数据子空间聚类算法概述 | 第19-20页 |
| 2.2 基于加权的子空间聚类 | 第20-24页 |
| 2.2.1 模糊聚类问题 | 第21-23页 |
| 2.2.2 硬子空间聚类问题 | 第23-24页 |
| 2.3 软子空间聚类问题引入 | 第24-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 软子空间聚类 | 第29-43页 |
| 3.1 软子空间聚类算法概述 | 第29-33页 |
| 3.2 软子空间相关问题 | 第33-34页 |
| 3.2.1 软子空间聚类算法的自适应性 | 第33-34页 |
| 3.2.2 软子空间聚类算法的抗噪性 | 第34页 |
| 3.3 改进的软子空间聚类算法 | 第34-36页 |
| 3.3.1 目标函数的改进 | 第34-35页 |
| 3.3.2 更新条件的求解 | 第35-36页 |
| 3.3.3 改进软子空间算法SSCW | 第36页 |
| 3.4 SSCW聚类算法的实验研究 | 第36-42页 |
| 3.4.1 实验环境 | 第36-38页 |
| 3.4.2 实验数据 | 第38-40页 |
| 3.4.3 实验评价指标 | 第40-41页 |
| 3.4.4 实验结果及分析 | 第41-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于软子空间的索引技术 | 第43-57页 |
| 4.1 高维数据集合索引技术概述 | 第43-46页 |
| 4.1.1 高维数据的相似性度量方法 | 第43-44页 |
| 4.1.2 典型的高维数据索引方法 | 第44-46页 |
| 4.2 基于子空间的划分策略 | 第46-50页 |
| 4.2.1 子空间划分问题 | 第46-47页 |
| 4.2.2 最小区域划分问题 | 第47-48页 |
| 4.2.3 基于软子空间聚类的空间划分策略 | 第48-50页 |
| 4.3 基于子空间聚类的树形索引MFG-tree | 第50-56页 |
| 4.3.1 MFG-tree数据分布策略 | 第50-53页 |
| 4.3.2 MFG-tree索引结点结构 | 第53页 |
| 4.3.3 MFG-tree索引的操作实现 | 第53-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 基于MFG-tree的查询算法 | 第57-63页 |
| 5.1 过滤算法概述 | 第57-58页 |
| 5.2 基于MFG-tree的过滤查询算法 | 第58-60页 |
| 5.2.1 定位子空间 | 第59页 |
| 5.2.2 子空间数据匹配 | 第59-60页 |
| 5.3 过滤查询算法的实验研究 | 第60-62页 |
| 5.3.1 实验环境设置 | 第60页 |
| 5.3.2 实验结果及分析 | 第60-62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 总结 | 第63-64页 |
| 6.2 展望 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 附录A 硕士期间发表的专利及软著 | 第71-73页 |
| 附录B 硕士期间参与项目 | 第73页 |
