基于核心集粗化的多层次聚类算法
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第10-24页 |
| 1.1 聚类 | 第10-16页 |
| 1.1.1 聚类概述 | 第10-11页 |
| 1.1.2 聚类的相似性度量 | 第11-13页 |
| 1.1.3 聚类准则 | 第13-15页 |
| 1.1.4 聚类的有效性评价 | 第15-16页 |
| 1.2 聚类算法概述 | 第16-22页 |
| 1.2.1 划分聚类算 | 第16-18页 |
| 1.2.2 层次聚类算法 | 第18-19页 |
| 1.2.3 基于密度的聚类算法 | 第19-20页 |
| 1.2.4 基于网格的聚类算法 | 第20页 |
| 1.2.5 基于模型的聚类算法 | 第20-22页 |
| 1.3 多层次框架的聚类算法概述 | 第22-23页 |
| 1.4 文章章节安排 | 第23-24页 |
| 第二章 基于多层次框架的典型聚类算法 | 第24-30页 |
| 2.1 METIS 图划分算法 | 第24-27页 |
| 2.2 Graclus 算法 | 第27-28页 |
| 2.3 FAP 算法 | 第28-30页 |
| 第三章 基于核心集粗化的多层次聚类算法 | 第30-38页 |
| 3.1 基于多层核心集的粗化 | 第30-35页 |
| 3.1.1 核心集 | 第30-31页 |
| 3.1.2 层核心集 | 第31-33页 |
| 3.1.3 基于多层核心集粗化算法 | 第33-35页 |
| 3.2 基于核心集粗化的多层次聚类算法 | 第35-36页 |
| 3.3 算法的复杂度 | 第36-38页 |
| 第四章 实验对比及其评价 | 第38-44页 |
| 4.1 粗化过程实验 | 第38-40页 |
| 4.2 聚类实验与结果分析 | 第40-42页 |
| 4.3 加入噪声的人工数据集的聚类实验 | 第42-44页 |
| 第五章 总结 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第49页 |
