自适应多趟聚类算法在无线网络数据中的研究与应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| CONTENTS | 第10-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第12-13页 |
| ·国内外发展及研究现状 | 第13-16页 |
| ·聚类算法研究现状 | 第14-15页 |
| ·无线网络数据研究现状 | 第15-16页 |
| ·主要工作 | 第16页 |
| ·论文结构 | 第16-18页 |
| 第二章 相关理论与技术 | 第18-25页 |
| ·聚类分析方法 | 第18-23页 |
| ·层次聚类方法 | 第19-21页 |
| ·密度聚类方法 | 第21-23页 |
| ·KSummary算法 | 第23-24页 |
| ·算法的概念 | 第23页 |
| ·算法步骤 | 第23-24页 |
| ·KSummary算法的改进策略 | 第24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 第三章 数据处理 | 第25-34页 |
| ·数据源描述 | 第25-29页 |
| ·数据提取 | 第25-26页 |
| ·属性描述 | 第26-29页 |
| ·数据预处理 | 第29-33页 |
| ·数据清理 | 第30-31页 |
| ·数据集成 | 第31-32页 |
| ·数据变换与归一化 | 第32-33页 |
| ·小结 | 第33-34页 |
| 第四章 自适应多趟聚类方法 | 第34-46页 |
| ·体系结构 | 第34页 |
| ·相似度计算 | 第34-37页 |
| ·自适应层次聚类 | 第37-39页 |
| ·阈值与评价函数 | 第37-39页 |
| ·基本模型 | 第39页 |
| ·密度聚类 | 第39-40页 |
| ·迭代重定位 | 第40-43页 |
| ·算法描述与分析 | 第43-44页 |
| ·小结 | 第44-46页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第46-56页 |
| ·实验环境 | 第46页 |
| ·算法比较 | 第46-47页 |
| ·无线网络数据的实验与结果 | 第47-55页 |
| ·上行信息结果 | 第48-50页 |
| ·下行信息结果 | 第50-53页 |
| ·聚类结果交叉比较 | 第53-55页 |
| ·小结 | 第55-56页 |
| 总结与展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研项目及发表的学术论文 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
