半监督聚类集成研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·本文的研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·国内和国外研究现状 | 第12-15页 |
| ·半监督学习国内外现状 | 第12-13页 |
| ·聚类集成国内外现状 | 第13-15页 |
| ·半监督聚类集成国内外现状 | 第15页 |
| ·本文主要研究内容与结构安排 | 第15-17页 |
| 第2章 聚类集成 | 第17-31页 |
| ·数据挖掘 | 第17-18页 |
| ·聚类分析 | 第18-21页 |
| ·半监督学习 | 第21-22页 |
| ·聚类集成 | 第22-25页 |
| ·无监督聚类集成问题的表示 | 第22-23页 |
| ·半监督聚类集成问题的表示 | 第23-24页 |
| ·无监督聚类集成与半监督聚类集成的区别 | 第24-25页 |
| ·聚类集成相关工作 | 第25-30页 |
| ·半监督聚类集成的理论分析 | 第30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于共联矩阵投票法的聚类集成算法 | 第31-37页 |
| ·差异性聚类成员产生方法 | 第31-32页 |
| ·共识函数设计方法 | 第32-35页 |
| ·共联矩阵的产生 | 第33页 |
| ·共联矩阵投票法 | 第33页 |
| ·标签统一投票法 | 第33-35页 |
| ·基于共联矩阵投票法的聚类集成算法 | 第35-36页 |
| ·基于标签统一投票法的聚类集成算法 | 第36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于协同训练的半监督聚类集成模型 | 第37-45页 |
| ·协同训练理论 | 第37-38页 |
| ·基于协同训练的半监督聚类集成模型 | 第38页 |
| ·基于协同训练的半监督聚类集成算法 | 第38-42页 |
| ·自适应协同训练的半监督聚类集成算法 | 第42-43页 |
| ·自适应协同训练算法Utri-training | 第42-43页 |
| ·自适应协同训练的半监督聚类集成算法 | 第43页 |
| ·上述两种协同训练半监督聚类集成算法的区别和优势 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 实验和结果分析 | 第45-63页 |
| ·实验数据集概述 | 第45-46页 |
| ·实验评价准则 | 第46-48页 |
| ·基于共联矩阵投票法的聚类集成实验 | 第48-52页 |
| ·实验算法简介 | 第48页 |
| ·实验结果分析 | 第48-52页 |
| ·基于协同训练的半监督聚类集成实验 | 第52-61页 |
| ·实验算法简介 | 第52页 |
| ·半监督聚类集成实验方法 | 第52-53页 |
| ·实验结果分析 | 第53-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 结论与展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第72页 |
