| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·研究背景 | 第10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·聚类集体生成的国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·聚类集成算法的国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·本文主要内容和结构安排 | 第13-14页 |
| 第2章 聚类技术概述 | 第14-23页 |
| ·聚类概述 | 第14-15页 |
| ·聚类的基本概念 | 第14页 |
| ·常用的聚类算法 | 第14-15页 |
| ·聚类算法的评价标准 | 第15-18页 |
| ·外部评价方法 | 第16页 |
| ·内部评价方法 | 第16-17页 |
| ·相对评价方法 | 第17-18页 |
| ·聚类集成技术 | 第18-19页 |
| ·选择性聚类集成 | 第19-22页 |
| ·选择性集成的提出 | 第19-20页 |
| ·选择性集成的理论基础 | 第20-21页 |
| ·选择性集成的不足及其发展方向 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 聚类集成差异性度量方法 | 第23-31页 |
| ·差异性度量的研究现状 | 第23页 |
| ·差异性聚类集体的产生方法 | 第23-24页 |
| ·常用的差异性度量方法 | 第24-28页 |
| ·成对差异性度量方法 | 第24-27页 |
| ·非成对差异性度量方法 | 第27-28页 |
| ·基于NMI的成对差异性度量的改进 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第4章 一种基于数据关联的聚类集成方法 | 第31-39页 |
| ·算法的基本思想 | 第31-33页 |
| ·算法的详细介绍 | 第33-37页 |
| ·实验结果及分析 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第5章 聚类集成与差异性关系的分析 | 第39-46页 |
| ·差异性聚类集体的选取 | 第39-40页 |
| ·聚类成员间差异性波动的分析 | 第40-42页 |
| ·平均聚类成员F-MEASURE值与差异性关系的分析 | 第42-43页 |
| ·实验结果及分析 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 结论与展望 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-54页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第54页 |