基于密度的数据流聚类挖掘算法
| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第4-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-11页 |
| ·课题研究背景 | 第7-8页 |
| ·国内外的研究现状 | 第8-9页 |
| ·本文的主要工作 | 第9-10页 |
| ·本文组织 | 第10-11页 |
| 第二章 数据流聚类算法综述 | 第11-27页 |
| ·数据挖掘概述 | 第11-14页 |
| ·聚类分析概述 | 第14-15页 |
| ·传统聚类算法 | 第15-19页 |
| ·数据流聚类算法 | 第19-24页 |
| ·异常点检测 | 第24-25页 |
| ·小结 | 第25-27页 |
| 第三章 基于密度的数据流聚类算法 | 第27-47页 |
| ·相关定义 | 第27-30页 |
| ·基于密度的双层数据流聚类框架 | 第30-32页 |
| ·在线聚类 | 第32-36页 |
| ·离线聚类与演化分析 | 第36-41页 |
| ·异常点检测 | 第41-45页 |
| ·小结 | 第45-47页 |
| 第四章 算法分析 | 第47-50页 |
| ·单层聚类算法和双层聚类算法 | 第47-48页 |
| ·DSCLUSTER 和其他双层聚类算法 | 第48-49页 |
| ·小结 | 第49-50页 |
| 第五章 实验分析 | 第50-58页 |
| ·实验环境和测试数据集 | 第50-52页 |
| ·聚类质量评估 | 第52-53页 |
| ·粒度分析 | 第53页 |
| ·参数敏感性分析 | 第53-54页 |
| ·演化分析 | 第54-55页 |
| ·可扩展性分析 | 第55-56页 |
| ·异常点检测实验 | 第56-57页 |
| ·小结 | 第57-58页 |
| 第六章 总结与展望 | 第58-59页 |
| ·论文总结 | 第58页 |
| ·未来工作展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 致 谢 | 第62-64页 |
| 附 录 | 第64-65页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第65-66页 |
| 发表的论文: | 第65页 |
| 参加的项目: | 第65-66页 |
| 详细摘要 | 第66-75页 |
