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基于快速凝聚式信息瓶颈的运动轨迹聚类及可视化

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
第1章 绪论第8-14页
    1.1 研究背景及意义第8-10页
    1.2 研究现状第10-12页
        1.2.1 轨迹聚类第10-11页
        1.2.2 轨迹可视化分析第11-12页
    1.3 本文创新第12页
    1.4 论文的结构安排第12-14页
第2章 信息论与凝聚式信息瓶颈算法及其改进第14-26页
    2.1 信息论基础知识第14-16页
        2.1.1 信息熵第14页
        2.1.2 KL距离第14-15页
        2.1.3 JSD距离第15页
        2.1.4 互信息第15-16页
    2.2 凝聚式信息瓶颈算法第16-17页
    2.3 快速凝聚式的信息瓶颈聚类算法第17-25页
        2.3.1 基于DFT的轨迹数据预处理第18-21页
        2.3.2 特征空间划分与条件概率第21-22页
        2.3.3 FaIB的加速策略第22-25页
    2.4 本章小结第25-26页
第3章 实验结果与分析第26-42页
    3.1 聚类有效性指标第26-27页
    3.2 对比算法描述第27-28页
        3.2.1 具有噪声的基于密度的聚类方法第27页
        3.2.2 自底向上的层次聚类算法第27-28页
    3.3 实验结果与聚类性能分析第28-40页
        3.3.1 合成数据聚类结果及分析第28-31页
        3.3.2 模拟轨迹数据聚类结果及分析第31-33页
        3.3.3 真实轨迹数据聚类结果及分析第33-37页
        3.3.4 聚类结果量化指标对比第37-40页
    3.4 本章小结第40-42页
第4章 FaIB的过程可视化分析第42-54页
    4.1 轨迹预处理可视化第42-48页
        4.1.1 傅里叶变换可视化第42-46页
        4.1.2 特征空间划分可视化第46-48页
    4.2 FaIB聚类可视化第48-51页
    4.3 聚类结果对比可视化第51-53页
    4.4 本章小结第53-54页
第5章 总结与展望第54-56页
    5.1 总结第54-55页
    5.2 展望第55-56页
参考文献第56-60页
发表论文和参加科研情况说明第60-61页
致谢第61-62页

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