一种带有聚类功能的边界检测算法的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 1 引言 | 第10-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·研究内容与思路 | 第11-12页 |
| ·论文组织结构 | 第12-13页 |
| 2 数据挖掘和聚类分析 | 第13-30页 |
| ·数据挖掘概述 | 第13-14页 |
| ·聚类分析综述 | 第14-22页 |
| ·聚类概述 | 第14-15页 |
| ·聚类方法介绍 | 第15-18页 |
| ·基于网格的聚类算法 | 第18-20页 |
| ·多密度聚类算法 | 第20-22页 |
| ·边界点分析综述 | 第22-29页 |
| ·边界概念的提出及发展 | 第22-23页 |
| ·边界点检测算法BORDER | 第23-25页 |
| ·边界点检测算法BRIM | 第25-27页 |
| ·基于变异系数的边界点检测算法BAND | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 3 基于向量夹角熵的边界检测算法 | 第30-43页 |
| ·算法提出 | 第30页 |
| ·相关定义 | 第30-34页 |
| ·算法描述 | 第34-35页 |
| ·实验结果及分析 | 第35-42页 |
| ·参数的选择 | 第35-36页 |
| ·算法有效性验证 | 第36-41页 |
| ·时间复杂度分析 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 4 基于三角剖分的聚类和边界检测算法 | 第43-57页 |
| ·算法提出 | 第43-44页 |
| ·相关定义 | 第44-46页 |
| ·算法描述 | 第46-48页 |
| ·实验结果及分析 | 第48-56页 |
| ·算法有效性验证 | 第49-54页 |
| ·时间复杂度分析 | 第54-55页 |
| ·参数分析 | 第55-56页 |
| ·小结 | 第56-57页 |
| 5 总结及进一步工作展望 | 第57-60页 |
| ·论文总结 | 第57-58页 |
| ·工作展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第64页 |
