决策图聚类算法的研究及应用
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 1. 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第12-13页 |
| 1.4 本章小结 | 第13-14页 |
| 2. 聚类算法综述 | 第14-18页 |
| 2.1 基于层次的聚类算法 | 第14-15页 |
| 2.2 基于划分的聚类算法 | 第15页 |
| 2.3 基于密度的聚类算法 | 第15-16页 |
| 2.4 基于模型的聚类算法 | 第16-17页 |
| 2.5 基于网格的聚类算法 | 第17页 |
| 2.6 本章小结 | 第17-18页 |
| 3. 决策图聚类算法分析 | 第18-27页 |
| 3.1 前提假设 | 第18-20页 |
| 3.2 确定聚类中心 | 第20-23页 |
| 3.3 初步指派类别 | 第23-24页 |
| 3.4 标记离群点 | 第24-26页 |
| 3.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 4. 决策图算法的问题与改进 | 第27-42页 |
| 4.1 决策图算法的问题 | 第27-29页 |
| 4.2 决策图算法的改进(基于△) | 第29-30页 |
| 4.3 决策图算法的改进(基于P) | 第30-31页 |
| 4.4 改进后的决策图算法设计 | 第31-34页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第34-41页 |
| 4.5.1 对比性实验 | 第34-38页 |
| 4.5.2 验证性实验 | 第38-41页 |
| 4.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 5. 改进DG算法在确定聚类中心上的应用 | 第42-59页 |
| 5.1 K-MEANS算法及改进需求 | 第42-46页 |
| 5.2 DG-MEANS算法设计 | 第46-47页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第47-58页 |
| 5.3.1 选择实验数据集 | 第47-48页 |
| 5.3.2 实验设计 | 第48-49页 |
| 5.3.3 实验结果及分析 | 第49-57页 |
| 5.3.4 实验结论 | 第57-58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 6. 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 总结 | 第59-60页 |
| 6.2 展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
