| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4页 |
| 第一章 引言 | 第7-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第7-14页 |
| 1.1.1 异常值检测 | 第7-8页 |
| 1.1.2 聚类分析 | 第8-10页 |
| 1.1.3 稀疏聚类研究现状 | 第10-11页 |
| 1.1.4 聚类的评价指标 | 第11-12页 |
| 1.1.5 本文的安排 | 第12-14页 |
| 第二章 高维数据异常值检测 | 第14-20页 |
| 2.1 LOF算法 | 第14-15页 |
| 2.2 异常值得分分布模型 | 第15-18页 |
| 2.3 基于加权PCA的LOF异常值检测 | 第18-20页 |
| 第三章 SparseAP聚类算法及其相关算法研究 | 第20-27页 |
| 3.1 AP聚类算法 | 第20-21页 |
| 3.2 SASClustering算法 | 第21-23页 |
| 3.3 基于网格搜索的SASclustering算法 | 第23-24页 |
| 3.4 SparseAP聚类算法 | 第24-27页 |
| 第四章 模拟数据与实例分析 | 第27-37页 |
| 4.1 模拟1 | 第27-29页 |
| 4.2 模拟2 | 第29-31页 |
| 4.3 实例分析1 | 第31-34页 |
| 4.4 实例分析2 | 第34-37页 |
| 第五章 总结与展望 | 第37-39页 |
| 5.1 总结 | 第37页 |
| 5.2 展望 | 第37-39页 |
| 参考文献 | 第39-42页 |
| 致谢 | 第42页 |