基于最小生成树变种的半监督聚类算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·研究背景与意义 | 第8-9页 |
| ·研究现状 | 第9-11页 |
| ·论文的研究内容和主要工作 | 第11-12页 |
| ·论文的研究内容 | 第11页 |
| ·论文的主要工作 | 第11-12页 |
| ·论文的组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 聚类分析和半监督聚类分析概述 | 第13-20页 |
| ·聚类分析 | 第13-18页 |
| ·聚类分析的概念 | 第13页 |
| ·距离与相似度度量 | 第13-15页 |
| ·主要的聚类算法 | 第15-18页 |
| ·半监督聚类分析 | 第18-19页 |
| ·半监督聚类的概念 | 第18-19页 |
| ·半监督聚类算法 | 第19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 K-SSMST算法 | 第20-31页 |
| ·最小生成树变种算法 | 第20-22页 |
| ·最小生成树算法 | 第20-22页 |
| ·最小生成树变种算法：K-MST | 第22页 |
| ·K-SSMST算法描述 | 第22-23页 |
| ·K-SSMST算法设计与实现 | 第23-25页 |
| ·K-SSMST算法流程图 | 第23页 |
| ·数据预处理 | 第23-24页 |
| ·标签数据集选取 | 第24页 |
| ·计算距离矩阵 | 第24页 |
| ·聚类过程 | 第24-25页 |
| ·K-SSMST算法性能分析 | 第25页 |
| ·K-SSMST算法实验结果与性能评价 | 第25-30页 |
| ·实验环境 | 第25-26页 |
| ·测试数据集 | 第26-27页 |
| ·实验结果评价标准 | 第27-28页 |
| ·聚类精确度分析 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 M-SSMST算法 | 第31-43页 |
| ·M-SSMST算法的相关概念 | 第31-33页 |
| ·M-SSMST算法描述 | 第33页 |
| ·M-SSMST算法设计与实现 | 第33-38页 |
| ·M-SSMST算法流程图 | 第33页 |
| ·标签数据集选取 | 第33页 |
| ·M-SSMST算法聚类过程 | 第33-36页 |
| ·检测边界点 | 第36页 |
| ·发现孤立点 | 第36页 |
| ·M-SSMST算法示例 | 第36-38页 |
| ·M-SSMST算法性能分析 | 第38页 |
| ·M-SSMST算法实验结果及性能评价 | 第38-42页 |
| ·实验环境 | 第38-39页 |
| ·实验数据集选取 | 第39页 |
| ·实验结果评价标准 | 第39页 |
| ·聚类精确度分析 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 GSSMST算法 | 第43-49页 |
| ·GSSMST算法的相关概念 | 第43页 |
| ·GSSMST算法描述 | 第43-44页 |
| ·GSSMST算法设计与实现 | 第44-46页 |
| ·GSSMST算法流程图 | 第44页 |
| ·数据标准化 | 第44页 |
| ·划分网格 | 第44页 |
| ·聚类过程 | 第44-46页 |
| ·GSSMST算法性能分析 | 第46页 |
| ·实验与分析 | 第46-48页 |
| ·实验环境 | 第46页 |
| ·实验结果评价标准 | 第46页 |
| ·聚类精确度对比实验 | 第46-47页 |
| ·聚类执行效率对比实验 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第六章 总结与展望 | 第49-51页 |
| ·全文工作总结 | 第49-50页 |
| ·工作展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 在学期间的研究成果 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
