基于最小生成树的聚类算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-12页 |
| ·聚类分析技术 | 第12-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·存在的问题 | 第14-15页 |
| ·课题的主要研究内容 | 第15页 |
| ·本文的结构安排 | 第15-16页 |
| 第2章 流聚类的相关概念和技术 | 第16-25页 |
| ·数据流聚类 | 第16-20页 |
| ·数据流聚类的特点 | 第16-18页 |
| ·数据流聚类和传统数据聚类的比较 | 第18-19页 |
| ·数据流聚类技术 | 第19-20页 |
| ·经典的数据流聚类算法 | 第20-24页 |
| ·数据流聚类模型 | 第20-21页 |
| ·CluStream 算法 | 第21-22页 |
| ·HPStream 算法 | 第22-23页 |
| ·DenStream 算法 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于密度的最小生成树聚类算法研究 | 第25-35页 |
| ·引言 | 第25-26页 |
| ·问题定义 | 第26-30页 |
| ·微聚类 | 第26-27页 |
| ·最小生成树 | 第27-28页 |
| ·相似度(相异度) | 第28-30页 |
| ·基于密度的最小生成树聚类算法 | 第30-34页 |
| ·对数据集进行微聚类 | 第30-31页 |
| ·构建最小生成树 | 第31-34页 |
| ·最优化目标函数 | 第34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于最小生成树的自聚类算法研究 | 第35-43页 |
| ·引言 | 第35-36页 |
| ·问题定义 | 第36-38页 |
| ·SDR-MST 聚类算法设计 | 第38-41页 |
| ·SDR-MST 聚类算法描述 | 第39页 |
| ·数据结构及代码描述 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第5章 算法实现及性能分析 | 第43-50页 |
| ·实验数据及环境 | 第43页 |
| ·MICRO-MST 聚类算法分析 | 第43-47页 |
| ·聚类质量比较 | 第43-45页 |
| ·敏感性分析 | 第45-46页 |
| ·执行效率 | 第46-47页 |
| ·SDR-MST 聚类算法分析 | 第47-49页 |
| ·聚类质量分析 | 第47-48页 |
| ·执行效率分析 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 结论 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 作者简介 | 第58页 |
