基于属性权重的聚类算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| §1-1 课题的研究背景及意义 | 第8页 |
| §1-2 课题的研究现状 | 第8-10页 |
| §1-3 论文的主要研究内容 | 第10页 |
| §1-4 论文的内容安排 | 第10-11页 |
| 第二章 聚类算法 | 第11-19页 |
| §2-1 算法简介 | 第11-12页 |
| §2-2 聚类算法的数据类型 | 第12-15页 |
| 2-2-1 区间标度变量 | 第13页 |
| 2-2-2 二元变量 | 第13-14页 |
| 2-2-3 标称型、序数型和比例标度型变量 | 第14-15页 |
| 2-2-4 混合型变量 | 第15页 |
| §2-3 聚类算法的有效性评价 | 第15-17页 |
| 2-3-1 内部评价标准 | 第16页 |
| 2-3-2 外部评价标准 | 第16-17页 |
| 2-3-3 相对评价标准 | 第17页 |
| §2-4 ISODATA算法 | 第17-18页 |
| §2-5 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 属性权重聚类算法的研究与分析 | 第19-39页 |
| §3-1 基于信息熵属性权重聚类算法 | 第19-20页 |
| §3-2 基于梯度下降属性权重聚类算法 | 第20-22页 |
| 3-2-1 梯度下降算法 | 第20-21页 |
| 3-2-2 梯度下降法求取属性权重算法 | 第21-22页 |
| §3-3 基于改进粒子群的属性权重聚类算法 | 第22-31页 |
| 3-3-1 粒子群优化算法 | 第22-26页 |
| 3-3-2 基于粒子进化的多粒子群优化算法 | 第26-28页 |
| 3-3-3 MPSO-WISODATA算法 | 第28-31页 |
| §3-4 试验结果对比及分析 | 第31-37页 |
| §3-5 本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 总结与展望 | 第39-40页 |
| §4-1 工作总结 | 第39页 |
| §4-2 工作展望 | 第39-40页 |
| 参考文献 | 第40-42页 |
| 致谢 | 第42-43页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第43页 |
