| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 本文的主要研究内容及章节安排 | 第10-12页 |
| 第2章 相关工作介绍 | 第12-26页 |
| 2.1 经典聚类算法 | 第12-14页 |
| 2.2 常用聚类结果评价标准 | 第14-16页 |
| 2.3 大规模数据聚类方法 | 第16-23页 |
| 2.3.1 基于块划分的方法 | 第16-17页 |
| 2.3.2 基于采样的方法 | 第17-19页 |
| 2.3.3 基于网格的方法 | 第19-20页 |
| 2.3.4 基于流的方法 | 第20页 |
| 2.3.5 并行处理方法 | 第20-22页 |
| 2.3.6 其他方法 | 第22-23页 |
| 2.4 大规模数据的谱聚类 | 第23-26页 |
| 第3章 半监督一遍式核模糊C均值算法及其应用 | 第26-38页 |
| 3.1 半监督一遍式核模糊C均值算法介绍 | 第26-29页 |
| 3.1.1 加权核模糊C均值算法 | 第26-27页 |
| 3.1.2 一遍式核模糊C均值算法 | 第27页 |
| 3.1.3 半监督一遍式核模糊C均值算法 | 第27-29页 |
| 3.2 实验设计 | 第29-32页 |
| 3.2.1 数据降维 | 第30页 |
| 3.2.2 距离函数选择 | 第30-31页 |
| 3.2.3 种子个数对聚类的影响 | 第31页 |
| 3.2.4 分块方式对聚类的影响 | 第31-32页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第32-36页 |
| 3.3.1 数据降维 | 第32-33页 |
| 3.3.2 距离函数选择 | 第33-34页 |
| 3.3.3 种子个数对聚类的影响 | 第34-35页 |
| 3.3.4 分块方式对聚类的影响 | 第35-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-38页 |
| 第4章 基于二分图融合的大规模多视角谱聚类算法 | 第38-50页 |
| 4.1 多视角数据谱聚类算法 | 第38-39页 |
| 4.2 基于二分图融合的大规模多视角谱聚类算法介绍 | 第39-44页 |
| 4.2.1 大规模数据二分图构建算法 | 第39-40页 |
| 4.2.2 基于二分图融合的大规模多视角谱聚类算法 | 第40-43页 |
| 4.2.3 超大规模数据处理方法 | 第43-44页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第44-48页 |
| 4.3.1 实验数据集 | 第44-45页 |
| 4.3.2 实验设置 | 第45-47页 |
| 4.3.3 实验结果 | 第47-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-50页 |
| 第5章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 5.1 总结 | 第50页 |
| 5.2 展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-58页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |