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数据流聚类分析算法

中文摘要第1-5页
英文摘要第5-12页
图目录第12-15页
表目录第15-16页
第一章 引言第16-25页
   ·数据流挖掘概述第16-20页
     ·研究背景第16-18页
     ·数据流挖掘与传统数据挖掘的不同第18-19页
     ·数据流计算模型第19-20页
   ·面临的挑战第20-21页
   ·本文的主要贡献第21-23页
   ·本文的组织结构第23-25页
第二章 数据流挖掘研究进展第25-38页
   ·基本技术第27-29页
     ·抽样(Sampling)第27页
     ·梗概(Sketch)第27-28页
     ·概要数据结构(Synopsis Data Structures)第28页
     ·近似算法(Approximation algorithms)第28-29页
     ·概率统计(Probabilistic)第29页
   ·数据流挖掘算法第29-35页
     ·数据流聚类算法第30-33页
     ·其它数据流挖掘算法第33-35页
     ·多数据流的监测与挖掘第35页
   ·数据流分析挖掘系统第35-36页
   ·本章小结第36-38页
第三章 基于滑动窗口的进化数据流聚类第38-61页
   ·引言第38-40页
   ·聚类特征指数直方图第40-48页
     ·纳伪聚类特征指数直方图第40-43页
     ·拒真聚类特征指数直方图第43页
     ·聚类特征指数直方图的合并第43-46页
     ·与金字塔时间框架进行比较第46-48页
   ·基于滑动窗口的聚类第48-51页
     ·聚类特征指数直方图组的维护第48-50页
     ·聚类结果的生成和优化第50页
     ·N-n窗口聚类第50-51页
     ·进化分析第51页
   ·理论分析第51-53页
   ·性能评价第53-59页
     ·实验设置第53-54页
     ·实验结果与分析第54-59页
   ·相关工作第59-60页
   ·本章小结第60-61页
第四章 基于密度的进化数据流聚类第61-81页
   ·引言第61-62页
   ·基本概念第62-64页
     ·核心微簇第62-63页
     ·潜在核心微簇与离群微簇第63-64页
   ·DenStream聚类算法第64-70页
     ·微簇维护第64-66页
     ·理论分析第66-68页
     ·最终簇的生成第68-70页
   ·算法技术细节讨论第70-71页
     ·微簇的受限半径第70页
     ·微簇的交叠第70-71页
   ·实验评估第71-79页
     ·数据集和评价指标第71-73页
     ·实验结果与分析第73-79页
   ·相关工作第79-80页
   ·本章小结第80-81页
第五章 基于图形处理器的数据流快速聚类第81-101页
   ·引言第81-82页
   ·数据流聚类算法分析第82-83页
   ·图形处理器简介第83-84页
     ·图形处理流水线第83页
     ·数据表示与多纹理贴图第83-84页
     ·子素程序与多遍渲染第84页
     ·模板测试第84页
   ·基于图形处理器的聚类第84-93页
     ·距离计算第84-86页
     ·基于K-means的聚类第86-90页
     ·数据流聚类算法第90-91页
     ·加速其它传统聚类算法第91-93页
   ·实验分析第93-99页
     ·算法实现和评价第93页
     ·基于k-means的聚类比较第93-96页
     ·数据流聚类比较第96-98页
     ·簇进化在线聚类性能比较第98-99页
   ·相关工作第99-100页
   ·本章小结第100-101页
第六章 分布式数据流聚类第101-124页
   ·引言第101-102页
   ·问题定义第102-104页
     ·分布式数据流网络结构第102-104页
     ·经典期望最大化算法第104页
   ·分布式数据流聚类框架第104-112页
     ·远程站点处理第104-105页
     ·测试后聚类的理论依据第105-109页
     ·协调站点处理第109-110页
     ·接收到更新时的处理第110-112页
     ·减少通讯代价第112页
   ·扩展解决相关问题第112-113页
   ·性能评价第113-122页
     ·实验设置第113-114页
     ·实验结果与分析第114-122页
   ·相关工作第122页
   ·本章小结第122-124页
第七章 总结与展望第124-127页
   ·本文工作的总结第124-125页
   ·未来工作的展望第125-127页
参考文献第127-137页
攻读博士期间发表论文第137-138页
致谢第138-139页

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