| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·选题的研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·文本聚类和文本分类 | 第11-14页 |
| ·文本分类和文本聚类的差异 | 第13-14页 |
| ·文本分类与文本聚类的共同点 | 第14页 |
| ·文本聚类和分类的研究及进展 | 第14-15页 |
| ·文本分类和聚类存在的难点及特点 | 第15-16页 |
| ·本文的主要内容 | 第16-17页 |
| 第2章 聚类算法综述 | 第17-27页 |
| ·聚类分析简介 | 第17-18页 |
| ·主要聚类算法分类 | 第18-24页 |
| ·基于划分的聚类方法 | 第18-20页 |
| ·基于层次的聚类算法 | 第20-22页 |
| ·基于密度的聚类算法 | 第22-23页 |
| ·基于模型的聚类算法 | 第23页 |
| ·基于网格的聚类算法 | 第23-24页 |
| ·如何选择具体的聚类算法 | 第24-26页 |
| ·聚类的类型 | 第24页 |
| ·簇的类型及特征 | 第24-25页 |
| ·噪声和离群点的考虑 | 第25-26页 |
| ·数据对象的个数 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 模糊理论与模糊聚类 | 第27-33页 |
| ·模糊数学理论 | 第27-28页 |
| ·模糊聚类分析 | 第28-29页 |
| ·FCM 算法及研究状况 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 第4章 模糊C 均值算法的改进研究 | 第33-47页 |
| ·FCM 主要的改进方向 | 第33页 |
| ·对于FCM 前2 个缺点的改进 | 第33-39页 |
| ·通过加权后降低孤立点的影响 | 第33-34页 |
| ·新的初始值优选方式 | 第34-35页 |
| ·NFCM 算法的具体步骤 | 第35-37页 |
| ·NFCM 与FCM 算法的实验结果比较 | 第37-39页 |
| ·改变初始聚类原型的选取方式 | 第39-40页 |
| ·基于进化策略优化算法的FCM 算法NES-FCM | 第40-46页 |
| ·进化策略算法的基本原理 | 第40-42页 |
| ·进化策略算法的设计 | 第42-43页 |
| ·用进化策略算法求解聚类问题 | 第43-44页 |
| ·NES-FCM 算法 | 第44-46页 |
| ·适应度函数 | 第46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 基于模糊聚类的中文文本聚类的模型与实验结果分析 | 第47-58页 |
| ·系统模型 | 第47-48页 |
| ·系统实现及功能模块 | 第48-51页 |
| ·实验设计方案 | 第51-53页 |
| ·语料库 | 第51-52页 |
| ·评价指标 | 第52页 |
| ·性能分析 | 第52-53页 |
| ·实验环境说明 | 第53页 |
| ·实验过程及结论 | 第53-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |