| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 聚类技术简介 | 第9页 |
| 1.2 聚类算法的分类 | 第9-10页 |
| 1.3 聚类有效性分析 | 第10-12页 |
| 1.4 本课题主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 聚类有效性分析与常用有效性指标 | 第14-20页 |
| 2.1 硬聚类算法 | 第14-15页 |
| 2.2 模糊聚类算法 | 第15-16页 |
| 2.3 几种常用的模糊聚类有效性指标 | 第16-19页 |
| 2.3.1 Bezdek 的信息熵指标 | 第16页 |
| 2.3.2 Xie 等人提出的分离性指标 | 第16页 |
| 2.3.3 Pakhira 等人提出的有效性指标 | 第16-17页 |
| 2.3.4 DB 有效性指标 | 第17-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 一个基于矩阵特征值分析的模糊聚类有效性指标 | 第20-29页 |
| 3.1 相关系数和相关矩阵 | 第20-21页 |
| 3.2 Gerschgorin 圆盘定理和估计原则 | 第21-22页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第22-28页 |
| 3.3.1 测试的数据集 | 第22-23页 |
| 3.3.2 实验过程 | 第23-25页 |
| 3.3.3 实验结果分析 | 第25-27页 |
| 3.3.4 一般性分析 | 第27-28页 |
| 3.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 基于不变量的两个新有效性指标 | 第29-52页 |
| 4.1 已有聚类有效性指标的局限性 | 第29-32页 |
| 4.2 一个任意数据集中的不变量 | 第32-37页 |
| 4.3 新的聚类有效性指标 | 第37-41页 |
| 4.4 新聚类有效性指标的特征分析以及与 DB 指标的关系 | 第41-44页 |
| 4.5 实验分析 | 第44-51页 |
| 4.5.1 六个人工数据集及其测试结果 | 第44-46页 |
| 4.5.2 23 个真实数据集及其测试结果 | 第46-51页 |
| 4.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 总结 | 第52-53页 |
| 5.2 展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 发表论文及参加科研情况说明 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
