基于MPI的层次聚类算法的研究及实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题来源、背景、意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 课题来源和背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文安排 | 第15-16页 |
| 第2章 聚类算法的研究 | 第16-28页 |
| 2.1 聚类分析简述 | 第16-18页 |
| 2.2 聚类主要的过程 | 第18-19页 |
| 2.3 聚类算法分类 | 第19-23页 |
| 2.4 聚类分析里面的数据类型 | 第23-26页 |
| 2.4.1 数据的表示 | 第23-24页 |
| 2.4.2 数据的类型 | 第24-25页 |
| 2.4.3 数据的相似性度量 | 第25-26页 |
| 2.5 聚类算法的质量评价标准 | 第26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 基于层次的聚类算法及改进 | 第28-44页 |
| 3.1 层次方法概述 | 第28-31页 |
| 3.1.1 层次聚类的分类 | 第28-29页 |
| 3.1.2 簇间距离度量方法 | 第29-31页 |
| 3.2 基于最小距离的层次聚类算法 | 第31-33页 |
| 3.3 层次聚类算法分析 | 第33-34页 |
| 3.4 基于欧几里得最小生成树的层次聚类算法 | 第34-40页 |
| 3.4.1 算法思想 | 第34-38页 |
| 3.4.2 算法实现 | 第38-39页 |
| 3.4.3 算法的核心代码 | 第39-40页 |
| 3.5 应用实例分析 | 第40-43页 |
| 3.5.1 用 matlab 聚类 | 第41-42页 |
| 3.5.2 结果评价 | 第42-43页 |
| 3.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 层次聚类算法的并行化研究 | 第44-60页 |
| 4.1 并行聚类所涉及的知识 | 第44-50页 |
| 4.1.1 现状 | 第44-45页 |
| 4.1.2 并行策略 | 第45-47页 |
| 4.1.3 通信策略 | 第47-48页 |
| 4.1.4 算法性能评价 | 第48-50页 |
| 4.2 基于 MPI 并行计算的层次聚类 | 第50-59页 |
| 4.2.1 并行计算和 MPI 的介绍 | 第50-53页 |
| 4.2.2 单机层次聚类算法 | 第53-56页 |
| 4.2.3 基于 MPI 的层次聚类 | 第56-57页 |
| 4.2.4 试验与评估 | 第57-59页 |
| 4.3 本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
