局部加权的不完整数据混杂聚类算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 引言 | 第12-19页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 主要研究内容和工作 | 第15-16页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第16-19页 |
| 第2章 不完整数据聚类基本理论 | 第19-30页 |
| 2.1 模糊C-均值聚类 | 第19-22页 |
| 2.1.1 模糊C-均值聚类核心思想 | 第19-21页 |
| 2.1.2 模糊C-均值聚类优势及弊端 | 第21-22页 |
| 2.2 不完整数据模糊聚类 | 第22-26页 |
| 2.2.1 舍弃策略模糊聚类 | 第22-23页 |
| 2.2.2 插补策略模糊聚类 | 第23-26页 |
| 2.2.3 不完整数据模糊聚类算法性能分析 | 第26页 |
| 2.3 遗传算法 | 第26-29页 |
| 2.3.1 遗传算法主要原理 | 第26-27页 |
| 2.3.2 遗传算法流程 | 第27-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 一种局部加权的不完整数据模糊聚类 | 第30-44页 |
| 3.1 不完整数据聚类分析 | 第30-31页 |
| 3.2 邻域样本采选与处理 | 第31-37页 |
| 3.2.1 邻域样本采选 | 第32-33页 |
| 3.2.2 邻域样本处理 | 第33-37页 |
| 3.3 高斯核函数权转换 | 第37-40页 |
| 3.4 局部加权模糊C-均值聚类 | 第40-43页 |
| 3.4.1 LW-FCM算法思想和流程 | 第40-42页 |
| 3.4.2 局部加权聚类算法复杂度分析 | 第42-43页 |
| 3.4.3 局部加权聚类算法性能分析 | 第43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 一种改进遗传优化的不完整数据混杂聚类 | 第44-59页 |
| 4.1 遗传优化的模糊C-均值聚类 | 第44-46页 |
| 4.1.1 遗传优化的FCM算法分析 | 第44-45页 |
| 4.1.2 遗传优化的FCM算法思想和流程 | 第45-46页 |
| 4.2 自定义遗传方案 | 第46-51页 |
| 4.2.1 遗传表达 | 第47页 |
| 4.2.2 适应度函数 | 第47-48页 |
| 4.2.3 扩缩式选择算子 | 第48-49页 |
| 4.2.4 交叉算子 | 第49-50页 |
| 4.2.5 自主学习变异算子 | 第50-51页 |
| 4.3 改进遗传优化的模糊C-均值混杂聚类 | 第51-55页 |
| 4.3.1 GLW-FCM算法思想 | 第51-53页 |
| 4.3.2 GLW-FCM算法流程 | 第53-55页 |
| 4.3.3 混杂聚类算法特点分析 | 第55页 |
| 4.4 实验结果对比分析 | 第55-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 实验结果及分析 | 第59-73页 |
| 5.1 实验准备 | 第59-61页 |
| 5.1.1 实验数据集信息 | 第59-60页 |
| 5.1.2 缺失数据生成规则 | 第60-61页 |
| 5.1.3 实验相关参数设置 | 第61页 |
| 5.2 实验对比结果统计 | 第61-69页 |
| 5.2.1 LW-FCM算法实验对比结果 | 第61-66页 |
| 5.2.2 GLW-FCM算法实验对比结果 | 第66-69页 |
| 5.3 实验对比结果讨论 | 第69-71页 |
| 5.4 本章小结 | 第71-73页 |
| 第6章 总结与展望 | 第73-76页 |
| 6.1 总结 | 第73-74页 |
| 6.2 展望 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及参加科研情况 | 第82-83页 |
