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基于成对约束的半监督聚类算法研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第11-15页
    1.1 研究背景及意义第11-12页
    1.2 研究现状第12-14页
    1.3 本文的研究内容和组织结构第14-15页
        1.3.1 本文的研究内容第14页
        1.3.2 本文的组织结构第14-15页
第二章 半监督聚类第15-19页
    2.1 半监督学习介绍第15-16页
    2.2 半监督学习中的指导信息类型第16-18页
        2.2.1 基于类标签的半监督聚类第16-17页
        2.2.2 基于成对约束的半监督聚类第17-18页
    2.3 本章小结第18-19页
第三章 成对约束与模糊聚类的基本概念第19-25页
    3.1 成对约束第19-20页
    3.2 模糊聚类第20-22页
    3.3 成对约束与隶属度分布的关系第22-24页
    3.4 本章小结第24-25页
第四章 基于成对约束的交叉熵半监督聚类算法第25-46页
    4.1 相关概念介绍第25-28页
        4.1.1 极大熵聚类算法第25-26页
        4.1.2 交叉熵相关概念第26-28页
    4.2 基于成对约束的样本交叉熵半监督聚类算法第28-32页
        4.2.1 目标函数第28-30页
        4.2.2 算法流程第30页
        4.2.3 SCE-sSC算法与MEC算法的关系第30-32页
    4.3 基于成对约束的记忆交叉熵半监督聚类算法第32-38页
        4.3.1 目标函数第32-37页
        4.3.2 算法流程第37页
        4.3.3 算法复杂度分析第37-38页
    4.4 实验分析第38-45页
        4.4.1 实验设置第38-39页
        4.4.2 实验方案第39-40页
        4.4.3 实验结果分析第40-45页
    4.5 本章小结第45-46页
结论第46-48页
参考文献第48-52页
攻读硕士学位期间发表论文第52-54页
致谢第54页

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