| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·引言 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·本文研究意义 | 第10-11页 |
| ·论文内容和组织结构 | 第11-13页 |
| ·主要研究内容 | 第11-12页 |
| ·论文组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 聚类分析 | 第13-25页 |
| ·聚类分析概述 | 第13-19页 |
| ·聚类定义 | 第13页 |
| ·聚类的过程 | 第13-14页 |
| ·聚类中的数据结构 | 第14-15页 |
| ·聚类分析中的数据类型 | 第15-18页 |
| ·相似性度量方法 | 第18-19页 |
| ·聚类分析的应用 | 第19-20页 |
| ·聚类算法应具备特征 | 第20-21页 |
| ·主要聚类算法分类 | 第21-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于层次的聚类算法及改进 | 第25-40页 |
| ·层次聚类算法概述 | 第25-29页 |
| ·基本的层次聚类方法 | 第25-26页 |
| ·簇间距离的度量准则 | 第26-28页 |
| ·层次聚类算法存在的不足 | 第28-29页 |
| ·Chameleon 算法及改进 | 第29-35页 |
| ·Chameleon 算法主要思想 | 第29-32页 |
| ·Chameleon 算法分析 | 第32页 |
| ·Chameleon 算法的改进 | 第32-33页 |
| ·BM-Chameleon 算法流程 | 第33-35页 |
| ·实验结果分析 | 第35-39页 |
| ·时间复杂度分析 | 第35页 |
| ·实验平台 | 第35-36页 |
| ·实验分析 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于 BM-Chameleon 算法的混合聚类算法 | 第40-49页 |
| ·划分聚类算法 | 第40-42页 |
| ·KBMC 混合聚类算法设计 | 第42-44页 |
| ·混合算法的概述 | 第42页 |
| ·初始聚类中心的选取 | 第42-43页 |
| ·算法流程 | 第43-44页 |
| ·实验结果分析 | 第44-48页 |
| ·时间复杂度分析 | 第44-45页 |
| ·模拟数据 | 第45-46页 |
| ·实际数据 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 总结与展望 | 第49-50页 |
| ·总结 | 第49页 |
| ·展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 个人简历、攻读硕士学位期间发表录用论文 | 第54页 |