一种聚类算法的并行化研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| ·研究的来源、目的及意义 | 第9-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-17页 |
| ·聚类的研究现状 | 第11-15页 |
| ·并行聚类的研究现状 | 第15-17页 |
| ·主要研究内容和预期研究成果 | 第17-18页 |
| ·论文的组织与结构 | 第18-19页 |
| 第2章 聚类分析算法 | 第19-29页 |
| ·聚类分析 | 第19-21页 |
| ·聚类分析的概念 | 第19-20页 |
| ·聚类分析的要求 | 第20-21页 |
| ·聚类分析中的数据类型和准则函数 | 第21-24页 |
| ·聚类分析中的数据类型 | 第21-22页 |
| ·聚类分析中的准则函数 | 第22-24页 |
| ·主要聚类分析算法 | 第24-28页 |
| ·基于划分的方法 | 第24-25页 |
| ·基于层次的方法 | 第25-26页 |
| ·基于密度的方法 | 第26-27页 |
| ·基于网格的方法 | 第27-28页 |
| ·基于模型的方法 | 第28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 改进的二分K均值聚类算法 | 第29-46页 |
| ·K均值聚类算法 | 第29-31页 |
| ·K均值聚类算法思想和算法流程 | 第29-30页 |
| ·K均值聚类算法的缺陷分析 | 第30-31页 |
| ·二分K均值聚类算法 | 第31-35页 |
| ·二分K均值聚类算法的相关研究 | 第31-32页 |
| ·二分K均值聚类算法的思想 | 第32-35页 |
| ·二分K均值聚类算法的改进 | 第35-45页 |
| ·二分K均值聚类算法的改进思想 | 第35-39页 |
| ·实验结果和分析 | 第39-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 改进算法的并行化研究 | 第46-60页 |
| ·并行计算 | 第46-51页 |
| ·并行策略 | 第46-47页 |
| ·通信机制 | 第47-49页 |
| ·并行算法性能分析指标 | 第49-51页 |
| ·改进二分K均值算法的并行化 | 第51-56页 |
| ·数据并行方式 | 第51页 |
| ·并行聚类算法 | 第51-56页 |
| ·实验及算法分析 | 第56-59页 |
| ·并行化实验 | 第56-57页 |
| ·算法复杂性分析 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
