双层数据流聚类框架的设计与实现
| 第一章 引 言 | 第5-8页 |
| 1.1 数据挖掘 | 第5-6页 |
| 1.2 本文的研究背景 | 第6-7页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第7-8页 |
| 第二章 数据流上的聚类分析 | 第8-13页 |
| 2.1 聚类分析概述 | 第8-9页 |
| 2.2 传统的聚类分析方法 | 第9-11页 |
| 2.3 适合数据流的聚类分析 | 第11-13页 |
| 第三章 数据流聚类框架由单层到双层的演变 | 第13-19页 |
| 3.1 单层数据流聚类算法概述 | 第13-17页 |
| 3.2 数据流聚类由单层到双层的演变 | 第17-19页 |
| 第四章 双层数据流聚类框架 | 第19-34页 |
| 4.1 概述 | 第19-23页 |
| 4.1.1 微簇 | 第19-21页 |
| 4.1.2 金字塔时间框架 | 第21-23页 |
| 4.2 快速计算层 | 第23-28页 |
| 4.3基于密度的评估方法 | 第28-30页 |
| 4.4 精确分析层 | 第30-32页 |
| 4.5 双层数据流聚类框架的演化分析 | 第32-34页 |
| 第五章 双层数据流聚类框架的实验分析结果 | 第34-43页 |
| 5.1实验环境和测试数据集 | 第34-36页 |
| 5.1.1 实际数据集 | 第34-35页 |
| 5.1.2 人造数据集 | 第35-36页 |
| 5.2聚类质量评估 | 第36-37页 |
| 5.3 可扩展性评估 | 第37-40页 |
| 5.4 参数敏感性分析 | 第40-41页 |
| 5.5 演化分析 | 第41-43页 |
| 第六章 结束语 | 第43-44页 |
| 6.1 结论 | 第43页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-46页 |
| 致 谢 | 第46-47页 |
| 摘 要 | 第47-50页 |
| Abstract | 第50页 |
