基于量子行为微粒群优化算法的数据聚类

摘要	第1-4页
Abstract	第4-7页
第一章 绪言	第7-10页
·数据聚类的现状	第7页
·数据聚类的研究意义	第7-8页
·本文的主要研究内容	第8-9页
·论文的结构	第9-10页
第二章 聚类的算法	第10-18页
·划分聚类	第10-12页
·层次聚类	第12-13页
·基于模型的聚类	第13-16页
·其他的聚类方法	第16-18页
第三章 新度量标准的量子算法数据聚类	第18-34页
·优化算法	第18-20页
·欧式及新度量PSO 算法	第20-29页
·一种新的度量	第20-22页
·欧式 PSO 算法	第22-27页
·基于新度量PSO 聚类	第27-29页
·欧式及新度量的QPSO 算法	第29-33页
·QPSO 算法	第29-30页
·新距离的QPSO 的算法	第30-33页
·仿真结果及其结论	第33-34页
第四章 适应性量子算法的数据聚类	第34-38页
·适应性量子算法聚类	第34-36页
·仿真结果及结论	第36-38页
第五章 量子粒子群优化算法的模糊C 均值聚类	第38-46页
·FCM 算法	第38-39页
·QPSO-FCM 聚类	第39-41页
·试验结果	第41-45页
·结果评价标准一	第41-43页
·结果评价标准二	第43-45页
·本章小结	第45-46页
总结与展望	第46-47页
致谢	第47-48页
参考文献	第48-51页
附录：作者在攻读硕士学位期间发表的文章	第51页