近邻传播聚类算法研究
| 目录 | 第1-7页 |
| 表目录 | 第7-8页 |
| 图目录 | 第8-10页 |
| 摘要 | 第10-11页 |
| ABSTRACT | 第11-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-22页 |
| ·研究背景 | 第13页 |
| ·聚类分析的概念和要求 | 第13-15页 |
| ·聚类的概念 | 第13-14页 |
| ·聚类分析的典型要求 | 第14-15页 |
| ·聚类分析的研究现状 | 第15-19页 |
| ·聚类算法的分类 | 第15-17页 |
| ·聚类分析面临的主要问题 | 第17-19页 |
| ·本文的主要内容和创新点 | 第19-22页 |
| ·研究思路 | 第19页 |
| ·主要内容 | 第19-20页 |
| ·本文创新点 | 第20-22页 |
| 第二章 聚类分析理论基础和相关算法研究 | 第22-33页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·簇的类型 | 第22-25页 |
| ·相似性度量 | 第25-26页 |
| ·几种重要的聚类方法 | 第26-32页 |
| ·经典k-means 算法 | 第26页 |
| ·谱聚类算法 | 第26-27页 |
| ·近邻传播算法 | 第27-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 核共享近邻传播聚类算法 | 第33-47页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·基于共享近邻的相似性度量 | 第33-38页 |
| ·改进的相似性度量 | 第33-35页 |
| ·基于高斯核的SNN 相似性度量 | 第35-38页 |
| ·核共享近邻传播聚类算法 | 第38-40页 |
| ·算法描述 | 第39页 |
| ·算法分析 | 第39-40页 |
| ·仿真分析 | 第40-46页 |
| ·仿真数据 | 第40-42页 |
| ·评价方法和准则函数 | 第42页 |
| ·仿真结果与分析 | 第42-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 基于流形距离的近邻传播算法 | 第47-67页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·基于流形距离的近邻传播算法 | 第47-55页 |
| ·流形学习的定义 | 第48-50页 |
| ·流形学习的方法 | 第50-53页 |
| ·一种局部保持的流形距离测度 | 第53-54页 |
| ·APMD 算法描述 | 第54-55页 |
| ·算法分析 | 第55页 |
| ·一种快速的APMD 聚类方法 | 第55-57页 |
| ·基于混合核模型的APMD 聚类方法 | 第57-60页 |
| ·簇边界提取方法 | 第57-58页 |
| ·构造混合核模型 | 第58-59页 |
| ·MKAPMD 算法描述 | 第59-60页 |
| ·仿真分析 | 第60-66页 |
| ·仿真数据 | 第61-62页 |
| ·仿真结果与分析 | 第62-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 基于成对约束的半监督近邻传播算法 | 第67-77页 |
| ·引言 | 第67页 |
| ·约束的类型和相关算法 | 第67-68页 |
| ·基于成对约束的半监督近邻传播聚类算法 | 第68-71页 |
| ·成对约束信息的传递 | 第68-69页 |
| ·约束的开操作和闭操作 | 第69-71页 |
| ·基于成对约束的半监督近邻传播聚类算法描述 | 第71页 |
| ·仿真分析 | 第71-76页 |
| ·仿真数据 | 第72页 |
| ·比对算法 | 第72-73页 |
| ·仿真结果与分析 | 第73-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 第六章 结束语 | 第77-79页 |
| ·本文工作总结 | 第77-78页 |
| ·未来工作展望 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作 | 第83-84页 |
| 一、个人简历 | 第83页 |
| 二、论文发表情况 | 第83页 |
| 三、申请专利情况 | 第83页 |
| 四、攻读硕士学位期间的科研情况 | 第83页 |
| 五、参加全国研究生数学建模竞赛情况 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84页 |
