| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景及选题意义 | 第9-10页 |
| ·研究现状 | 第10-12页 |
| ·主要工作 | 第12-13页 |
| ·论文结构 | 第13-15页 |
| 第2章 高维数据聚类综述 | 第15-26页 |
| ·聚类分析 | 第15-21页 |
| ·聚类的概念 | 第15页 |
| ·相似度度量 | 第15-17页 |
| ·聚类算法 | 第17-21页 |
| ·聚类分析的应用 | 第21-23页 |
| ·高维数据聚类 | 第23-26页 |
| ·高维数据的特点 | 第23页 |
| ·高维数据聚类算法 | 第23-26页 |
| 第3章 遗传算法 | 第26-39页 |
| ·遗传算法的基本描述 | 第26-28页 |
| ·遗传算法的生物学基础 | 第26-27页 |
| ·遗传算法的基本流程 | 第27-28页 |
| ·遗传算法的具体设计 | 第28-37页 |
| ·遗传算法的编码表示 | 第28-32页 |
| ·个体适应性度量 | 第32-33页 |
| ·遗传算法的三大算子 | 第33-37页 |
| ·遗传算法特点 | 第37-39页 |
| 第4章 GA-HDclustering 算法研究与设计 | 第39-57页 |
| ·编码与初始化 | 第39-40页 |
| ·适应度函数 | 第40-41页 |
| ·遗传算子 | 第41-42页 |
| ·选择算子 | 第41-42页 |
| ·交叉算子 | 第42页 |
| ·变异算子 | 第42页 |
| ·迭代终止条件 | 第42-43页 |
| ·算法描述 | 第43-45页 |
| ·实验对比与分析 | 第45-57页 |
| ·人工数据 | 第45-47页 |
| ·真实数据 | 第47-57页 |
| 第5章 结语 | 第57-59页 |
| ·结论 | 第57页 |
| ·展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 攻读学位期间作者参与科研工作及成果 | 第63页 |