基于矩阵正态混合模型的模糊聚类算法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 第一节 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 第二节 国内外相关研究动态 | 第9-11页 |
| 第三节 研究内容与组织结构 | 第11-14页 |
| 一、研究内容 | 第11-12页 |
| 二、组织结构与技术路线 | 第12-14页 |
| 第二章 基于目标函数的模糊聚类算法研究 | 第14-19页 |
| 第一节 模糊c均值聚类算法 | 第15-17页 |
| 一、FCM算法基本原理 | 第15页 |
| 二、FCM求解及算法流程 | 第15-17页 |
| 第二节 目标函数引入信息熵 | 第17-19页 |
| 一、基于信息熵规则化的模糊c均值算法 | 第17页 |
| 二、基于K-L信息熵规则化的模糊c均值算法 | 第17-19页 |
| 第三章 混合模型聚类问题研究 | 第19-24页 |
| 第一节 高斯混合模型 | 第19-22页 |
| 一、高斯混合模型简介 | 第19-20页 |
| 二、参数估计与EM算法 | 第20-22页 |
| 第二节 信息熵规则化的模糊高斯混合模型 | 第22-24页 |
| 一、模糊高斯混合模型 | 第22页 |
| 二、K-L信息熵规则化的模糊高斯模型 | 第22-24页 |
| 第四章 一种基于矩阵正态混合模型的模糊聚类算法 | 第24-34页 |
| 第一节 矩阵正态混合模型 | 第24-29页 |
| 一、矩阵正态分布 | 第24-26页 |
| 二、矩阵正态混合模型 | 第26-28页 |
| 三、基于矩阵正态混合模型的模糊聚类算法 | 第28-29页 |
| 第二节 实验设计与结果分析 | 第29-34页 |
| 一、实验数据 | 第29页 |
| 二、实验设计 | 第29页 |
| 三、实验结果与分析 | 第29-34页 |
| 第五章 总结与展望 | 第34-36页 |
| 第一节 全文总结 | 第34页 |
| 第二节 未来工作展望 | 第34-36页 |
| 参考文献 | 第36-44页 |
| 附录 | 第44-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
