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模糊聚类有效性指标研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-7页
致谢第7-12页
第一章 绪论第12-15页
   ·本课题的研究背景及意义第12页
   ·模糊聚类有效性指标的研究现状第12-13页
   ·本文的组织结构第13-15页
第二章 聚类分析研究概述第15-32页
   ·数据挖掘技术概述第15-22页
     ·数据挖掘产生的背景第15页
     ·数据挖掘概念第15-16页
     ·数据挖掘的过程第16-17页
     ·数据挖掘的功能第17-20页
     ·数据挖掘的应用第20-22页
   ·聚类分析概述第22-31页
     ·聚类分析的定义第22-23页
     ·样本间“相似性”度量第23-25页
     ·聚类分析的一般步骤第25-26页
     ·聚类分析算法第26-30页
     ·聚类分析算法的发展第30-31页
   ·本章小结第31-32页
第三章 模糊聚类研究第32-44页
   ·模糊理论基础第32-39页
     ·模糊理论的数学基础第32-35页
     ·模糊关系和模糊矩阵第35-39页
   ·FCM 聚类算法第39-43页
     ·算法概述第39-41页
     ·FCM 算法的改进第41-43页
   ·本章小结第43-44页
第四章 聚类有效性指标研究第44-55页
   ·聚类有效性指标概述第44-45页
     ·聚类有效性指标的概念第44-45页
     ·聚类有效性指标分类第45页
   ·常用的聚类有效性指标第45-52页
     ·外部评价指标第45-46页
     ·内部评价指标第46-47页
     ·相对评价指标第47-49页
     ·模糊聚类有效性指标第49-52页
   ·模糊聚类有效性新指标第52-54页
     ·模糊聚类新指标第52页
     ·实验结果比较分析第52-54页
   ·本章小结第54-55页
第五章 总结与展望第55-57页
   ·工作总结第55-56页
   ·工作展望第56-57页
参考文献第57-60页
附录 攻读硕士学位期间发表的论文第60-61页

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