基于可能性模糊聚类的离群点检测算法研究
| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 基于分布的离群点检测 | 第12-13页 |
| 1.2.2 基于距离的离群点检测 | 第13-14页 |
| 1.2.3 基于密度的离群点检测 | 第14-15页 |
| 1.2.4 基于聚类的离群点检测 | 第15-16页 |
| 1.3 论文的主要工作 | 第16页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第16-20页 |
| 2 模糊聚类算法及相似性度量 | 第20-28页 |
| 2.1 模糊聚类算法 | 第20-23页 |
| 2.1.1 模糊数学 | 第20页 |
| 2.1.2 模糊聚类算法的基本思想 | 第20-21页 |
| 2.1.3 FCM算法 | 第21-23页 |
| 2.2 模糊联合聚类算法 | 第23-24页 |
| 2.3 可能性聚类算法 | 第24-26页 |
| 2.4 信息瓶颈理论 | 第26-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 基于可能性模糊联合聚类的离群点检测算法 | 第28-40页 |
| 3.1 可能性模糊联合聚类算法 | 第29-30页 |
| 3.2 基于信息瓶颈的混合聚类算法 | 第30-32页 |
| 3.2.1 算法的目标函数 | 第30-31页 |
| 3.2.2 目标函数的更新公式 | 第31-32页 |
| 3.2.3 算法实现 | 第32页 |
| 3.3 实验与分析 | 第32-39页 |
| 3.3.1 实验数据介绍 | 第33-34页 |
| 3.3.2 评价函数 | 第34-35页 |
| 3.3.3 实验结果与分析 | 第35-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 4 基于模糊三维聚类的离群点检测算法 | 第40-52页 |
| 4.1 三维聚类算法 | 第41页 |
| 4.2 基于信息瓶颈的模糊聚类算法 | 第41-46页 |
| 4.2.1 算法的基本思想与原理 | 第42-43页 |
| 4.2.2 算法的目标函数 | 第43-45页 |
| 4.2.3 目标函数收敛性证明 | 第45-46页 |
| 4.2.4 算法的基本流程 | 第46页 |
| 4.3 实验与分析 | 第46-51页 |
| 4.3.1 实验数据介绍 | 第47页 |
| 4.3.2 聚类评价准则 | 第47页 |
| 4.3.3 实验结果与分析 | 第47-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 5 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 论文工作总结及创新点 | 第52-53页 |
| 5.2 工作展望 | 第53-54页 |
| 6 参考文献 | 第54-60页 |
| 作者简历 | 第60-62页 |
| 学位论文数据集 | 第62页 |
