改进的支持向量聚类算法及其应用研究

摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
1 绪论	第9-18页
·问题提出	第9-10页
·国内外研究现状	第10-16页
·核聚类算法的国内外研究现状	第10-15页
·文本聚类算法的国内外研究现状	第15-16页
·研究内容及思路	第16页
·内容安排	第16-18页
2 支持向量机简介	第18-26页
·支持向量分类和回归简介	第18-22页
·结构风险最小化原则	第18-19页
·支持向量分类简介	第19-21页
·支持向量回归简介	第21-22页
·支持向量聚类算法简介	第22-26页
·SVC训练	第23-24页
·聚类分配	第24页
·SVC算法评价	第24-26页
3 ISVC算法及数值实验	第26-38页
·ISVC算法	第26-34页
·SVC训练	第26-29页
·聚类分配	第29-31页
·ISVC算法的具体步骤	第31-32页
·ISVC算法的复杂性	第32-34页
·数值实验	第34-38页
·ISVC算法与经典SVC算法的比较	第34-37页
·ISVC算法与经典聚类算法的比较	第37-38页
4 ISVC算法应用于文本聚类	第38-49页
·实验数据与环境	第38页
·实验设计	第38-48页
·文本预处理	第39-45页
·实验结果描述及评价	第45-48页
·与经典文本聚类算法的比较	第48-49页
结论	第49-51页
参考文献	第51-54页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况	第54页
攻读硕士学位期间参加科研项目情况	第54-55页
致谢	第55-57页