基于网格的高维数据流与序列数据聚类算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| ·数据流聚类技术 | 第10-16页 |
| ·数据流聚类技术的产生背景 | 第11-12页 |
| ·聚类分析的国内外研究现状 | 第12-16页 |
| ·聚类挖掘算法存在的主要问题 | 第16页 |
| ·课题的主要研究内容 | 第16-17页 |
| ·本文的结构安排 | 第17-19页 |
| 第2章 基于不规则网格的高维数据流聚类算法 | 第19-31页 |
| ·引言 | 第19-20页 |
| ·概要数据结构和技术 | 第20-23页 |
| ·问题定义 | 第23-26页 |
| ·基本概念和定义 | 第23-25页 |
| ·网格结构的调整 | 第25页 |
| ·簇相关的维 | 第25-26页 |
| ·基于不规则网格的高维数据流聚类算法设计 | 第26-29页 |
| ·算法性能分析 | 第29-30页 |
| ·时间复杂度分析 | 第29页 |
| ·聚类质量分析 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于网格和矩阵的高维数据流聚类算法 | 第31-43页 |
| ·引言 | 第31-32页 |
| ·高维数据流聚类技术 | 第32-34页 |
| ·降维技术 | 第32-33页 |
| ·子空间聚类技术 | 第33-34页 |
| ·超图划分聚类技术 | 第34页 |
| ·联合聚类技术 | 第34页 |
| ·问题定义 | 第34-37页 |
| ·基本概念和定义 | 第34-36页 |
| ·网格单元的维护 | 第36-37页 |
| ·网格的检测 | 第37页 |
| ·基于矩阵的高维数据流聚类算法的设计 | 第37-41页 |
| ·网格矩阵结构 | 第37-39页 |
| ·MStream 算法设计 | 第39-41页 |
| ·算法性能分析 | 第41-42页 |
| ·时间复杂度分析 | 第41页 |
| ·聚类质量分析 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于软件故障特征检测的序列聚类算法 | 第43-51页 |
| ·引言 | 第43-44页 |
| ·相似度度量方法 | 第44-46页 |
| ·区间标度变量 | 第44-45页 |
| ·二元变量 | 第45页 |
| ·标称变量 | 第45-46页 |
| ·序数型变量 | 第46页 |
| ·问题定义 | 第46-48页 |
| ·基于软件故障特征检测的序列聚类算法设计 | 第48-50页 |
| ·Micro-Cluster 的建立 | 第48页 |
| ·Macro-Cluster 的建立 | 第48页 |
| ·SCA 算法设计 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 算法实现与实验结果 | 第51-60页 |
| ·IGDCL 算法的实现与实验结果分析 | 第51-54页 |
| ·环境及数据集的设置 | 第51页 |
| ·实验结果分析 | 第51-54页 |
| ·MStream 算法的实现与实验结果分析 | 第54-57页 |
| ·环境及数据集的设置 | 第54页 |
| ·实验结果分析 | 第54-57页 |
| ·SCA 算法的实现与实验结果分析 | 第57-59页 |
| ·环境及数据集的设置 | 第57页 |
| ·实验结果分析 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 作者简介 | 第69页 |
