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粗糙集扩展模型的相似性度量与聚类分析

摘要第3-5页
abstract第5-6页
第1章 引言第9-17页
    1.1 论文选题背景及意义第9-11页
    1.2 国内外研究现状及存在的问题第11-13页
    1.3 论文主要研究内容第13-14页
    1.4 论文组织结构第14-17页
第2章 粗糙集及其相关基础理论知识第17-29页
    2.1 粗糙集的基本概念第17-19页
    2.2 粗糙集的近似集的基本概念第19-21页
    2.3 变精度粗糙集的基本概念第21-22页
    2.4 聚类的基本概念第22-23页
    2.5 数据挖掘中的相似度研究第23-28页
        2.5.1 度量数据元素之间的相似性第24-27页
        2.5.2 相似性度量的发展第27-28页
    2.6 本章小结第28-29页
第3章 粗糙集的近似集的模糊相似度研究第29-42页
    3.1 引言第29-30页
    3.2 两个模糊集的模糊相似度第30-34页
    3.3 欧式距离下的R_(0.5)(X)的模糊相似性分析第34-40页
    3.4 本章小结第40-42页
第4章 基于相似性度量和变精度粗糙集的聚类算法研究第42-53页
    4.1 引言第42-43页
    4.2 聚类算法的相似性度量研究第43-44页
    4.3 变精度粗糙集模型下的模糊聚类算法构建第44-48页
        4.3.1 模糊C均值聚类算法的基本思想第44-45页
        4.3.2 变精度粗糙集模型下的模糊聚类思想第45-48页
    4.4 基于变精度粗糙集的模糊聚类算法分析第48-52页
        4.4.1 算法时间复杂度相关分析第48-49页
        4.4.2 算法过程分析第49页
        4.4.3 具体实验步骤及实验结果第49-52页
    4.5 本章小结第52-53页
第5章 总结及未来的工作第53-55页
    5.1 全文总结第53-54页
    5.2 未来工作第54-55页
参考文献第55-61页
致谢第61-62页
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果第62页

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