改进相似性测度的谱聚类研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景 | 第9-12页 |
| ·研究现状 | 第12-13页 |
| ·本文的主要工作 | 第13页 |
| ·本文的组织结构 | 第13-14页 |
| 2 谱聚类理论基础 | 第14-25页 |
| ·相似性测度 | 第14-16页 |
| ·相似图 | 第16-17页 |
| ·划分理论 | 第17-19页 |
| ·经典的谱聚类算法 | 第19-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 3 改进相似性测度的谱聚类 | 第25-40页 |
| ·聚类的两个一致性特征 | 第25-26页 |
| ·改进的相似性测度 | 第26-30页 |
| ·本文提出的相似性测度的构造方法 | 第26-27页 |
| ·本文提出的相似性测度 | 第27-30页 |
| ·相关研究 | 第30页 |
| ·改进相似性测度的谱聚类 | 第30-31页 |
| ·算法描述 | 第30-31页 |
| ·算法分析 | 第31页 |
| ·实验 | 第31-39页 |
| ·实验数据 | 第31-32页 |
| ·实验方法 | 第32-33页 |
| ·实验评价指标 | 第33页 |
| ·实验结果 | 第33-39页 |
| ·实验结论 | 第39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 4 改进相似性测度的半监督谱聚类 | 第40-47页 |
| ·先验知识的表示形式 | 第40-41页 |
| ·改进相似性测度的半监督谱聚类 | 第41-42页 |
| ·实验 | 第42-46页 |
| ·实验方法 | 第42页 |
| ·实验评价指标——修正Rand指数 | 第42-43页 |
| ·实验结果 | 第43-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 5 谱聚类算法在中文文本挖掘中的应用 | 第47-58页 |
| ·文本预处理过程 | 第47-48页 |
| ·中文分词 | 第47页 |
| ·向量空间模型 | 第47-48页 |
| ·降维——潜在语义分析 | 第48-50页 |
| ·实验的主要流程 | 第50页 |
| ·实验流程详细介绍 | 第50-53页 |
| ·文本数据集 | 第50-51页 |
| ·分词处理及文档的向量空间表示 | 第51页 |
| ·降维过程 | 第51-52页 |
| ·谱聚类 | 第52页 |
| ·聚类结果评估 | 第52-53页 |
| ·实验结果 | 第53-57页 |
| ·595篇文档上聚类结果 | 第53-55页 |
| ·1232篇文档上的聚类结果 | 第55-57页 |
| ·实验结论 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第64页 |
| 攻读硕士学位期间参与科研项目情况 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
