| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·课题背景 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·课题研究目的与意义 | 第9-10页 |
| ·本文章节安排 | 第10-11页 |
| 第二章 聚类算法简介 | 第11-22页 |
| ·聚类的定义 | 第11页 |
| ·相似性度量方法 | 第11-14页 |
| ·聚类的典型要求 | 第14-16页 |
| ·聚类算法的类别 | 第16-18页 |
| ·典型聚类算法 | 第18-22页 |
| 第三章 改进的 K-MEANS 聚类算法 | 第22-26页 |
| ·传统 K-MEANS 算法的不足 | 第22页 |
| ·K-MEANS 算法改进的依据 | 第22-23页 |
| ·改进的 K-MEANS 聚类算法 | 第23-26页 |
| ·初始化码本的改进 | 第23-24页 |
| ·聚类数目 K 的改进 | 第24页 |
| ·改进的 K-means 算法 | 第24-26页 |
| 第四章 改进的 K-MEANS 算法在维文连体段聚类中的应用 | 第26-44页 |
| ·聚类流程 | 第26页 |
| ·预处理 | 第26-32页 |
| ·二值化 | 第26-27页 |
| ·去噪 | 第27-28页 |
| ·倾斜校正 | 第28-30页 |
| ·切分 | 第30-31页 |
| ·细化 | 第31-32页 |
| ·特征提取 | 第32-36页 |
| ·宽高比、前后景比 | 第33页 |
| ·八方向特征 | 第33-34页 |
| ·笔画特征 | 第34-36页 |
| ·空洞数 | 第36页 |
| ·聚类 | 第36-38页 |
| ·建立特征向量 | 第36-37页 |
| ·聚类的实现 | 第37-38页 |
| ·实验及分析 | 第38-44页 |
| ·数据来源 | 第38-39页 |
| ·实验结果与分析 | 第39-42页 |
| ·实验中的问题及解决方法 | 第42-44页 |
| 第五章 总结与展望 | 第44-46页 |
| 参考文献 | 第46-49页 |
| 研究生期间发表论文 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50页 |