基于物理模型的聚类方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景和现状 | 第8-10页 |
| ·本文的选题和研究内容 | 第10-12页 |
| ·物理模型 | 第10-11页 |
| ·聚类分析与基于物理模型的聚类 | 第11-12页 |
| ·本文的组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 聚类技术研究 | 第14-33页 |
| ·聚类分析概述 | 第14-16页 |
| ·数据类型及其相似性度量 | 第16-24页 |
| ·聚类分析中的数据结构 | 第16-17页 |
| ·相似性的度量 | 第17-18页 |
| ·区间标度变量及其相异度 | 第18-20页 |
| ·二元变量及其相异度 | 第20-21页 |
| ·标称型、序数型和比例型变量及其相异度 | 第21-23页 |
| ·混合类型变量及其相异度 | 第23-24页 |
| ·聚类分析的要求 | 第24-25页 |
| ·经典聚类方法 | 第25-31页 |
| ·分裂聚类方法 | 第26-27页 |
| ·层次聚类方法 | 第27-28页 |
| ·基于密度的聚类方法 | 第28页 |
| ·基于网格的聚类方法 | 第28-29页 |
| ·基于模型的聚类方法 | 第29页 |
| ·其他聚类方法 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 基于万有引力的聚类 | 第33-52页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·万有引力定律 | 第33-35页 |
| ·万有引力与相似度的关系 | 第35-36页 |
| ·相关定义 | 第36-40页 |
| ·基于万有引力的划分聚类方法 | 第40-44页 |
| ·GPCM 算法的基本思想 | 第40-41页 |
| ·GPCM 算法的算法描述 | 第41-42页 |
| ·实验与分析 | 第42-44页 |
| ·基于万有引力的层次聚类方法 | 第44-50页 |
| ·HCAUG 算法的基本思想 | 第44-46页 |
| ·数据结构及处理方法 | 第46-48页 |
| ·HCAUG 算法的算法描述 | 第48-49页 |
| ·实验与分析 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 第四章 基于POTTS模型的聚类 | 第52-65页 |
| ·引言 | 第52页 |
| ·相关模型 | 第52-56页 |
| ·Ising模型 | 第52-53页 |
| ·Potts模型 | 第53-56页 |
| ·超顺磁聚类 | 第56-62页 |
| ·Monte Carlo模拟 | 第56-58页 |
| ·SPC算法描述 | 第58-61页 |
| ·ISPC算法描述 | 第61-62页 |
| ·实验与分析 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 第五章 总结与展望 | 第65-68页 |
| ·本文总结 | 第65-66页 |
| ·未来展望 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第72-73页 |
