谱聚类算法的研究及其应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 论文的主要工作及结构安排 | 第12-13页 |
| 第2章 相关理论和主要技术 | 第13-29页 |
| 2.1 聚类分析方法 | 第13-15页 |
| 2.2 图和矩阵的表示 | 第15-19页 |
| 2.2.1 图的基本知识 | 第15-16页 |
| 2.2.2 图的矩阵表示 | 第16页 |
| 2.2.3 相似性测度 | 第16-18页 |
| 2.2.4 谱聚类中的拉普拉斯矩阵及其性质 | 第18-19页 |
| 2.3 相似图的构造方法 | 第19-21页 |
| 2.4 谱图划分准则 | 第21-23页 |
| 2.5 谱聚类算法介绍 | 第23-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于共享近邻的谱聚类算法 | 第29-43页 |
| 3.1 聚类一致性先验假设 | 第29-30页 |
| 3.2 现存相似性测度分析 | 第30-32页 |
| 3.3 基于共享近邻的相似性测度 | 第32-33页 |
| 3.4 基于共享近邻的谱聚类算法 | 第33-34页 |
| 3.5 实验及其分析 | 第34-42页 |
| 3.5.1 聚类评价指标 | 第34-36页 |
| 3.5.2 人工数据集上的比较及分析 | 第36-39页 |
| 3.5.3 UCI数据集上的比较及分析 | 第39-42页 |
| 3.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于谱聚类的中文文本聚类应用 | 第43-55页 |
| 4.1 文本聚类 | 第43页 |
| 4.2 文本聚类过程 | 第43-49页 |
| 4.2.1 中文分词 | 第44-45页 |
| 4.2.2 文本特征选择 | 第45-46页 |
| 4.2.3 文本的表示 | 第46-48页 |
| 4.2.4 文本相似度的计算 | 第48-49页 |
| 4.2.5 聚类分析 | 第49页 |
| 4.3 CNN-SC算法在中文文本聚类中的应用 | 第49-50页 |
| 4.4 实验及其分析 | 第50-53页 |
| 4.4.1 实验方法 | 第50-51页 |
| 4.4.2 实验结果 | 第51-52页 |
| 4.4.3 实验结论 | 第52-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-55页 |
| 结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
