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面向高维数据的动态随机投影三支聚类方法研究

摘要第3-5页
Abstract第5-6页
第1章 引言第9-19页
    1.1 研究背景和意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-16页
        1.2.1 高维聚类研究现状第10-14页
        1.2.2 基于随机投影聚类研究现状第14-15页
        1.2.3 三支决策聚类研究现状第15-16页
    1.3 论文主要工作第16-17页
    1.4 组织结构第17-19页
第2章 相关基础理论第19-28页
    2.1 聚类简介第19-23页
        2.1.1 k中心点算法第20-21页
        2.1.2 基于密度峰值快速聚类算法第21-23页
    2.2 三支决策聚类第23-26页
        2.2.1 三支决策第23-24页
        2.2.2 三支决策聚类第24-26页
    2.3 高斯随机投影第26-27页
    2.4 本章小结第27-28页
第3章 基于随机投影的三支k-medoids动态聚类方法第28-40页
    3.1 算法思想及模型框架第28-30页
    3.2 基于k中心点的三支决策聚类算法第30-33页
    3.3 基于多目标决策的目标函数第33-35页
    3.4 三支k-medoids动态聚类方法第35-36页
    3.5 实验结果与分析第36-39页
    3.6 本章小节第39-40页
第4章 改进的动态随机投影三支聚类方法第40-52页
    4.1 基于密度峰值的三支决策聚类算法第40-42页
    4.2 基于CH聚类有效性指数的目标函数第42-43页
    4.3 改进的动态随机投影三支聚类方法第43-44页
    4.4 实验结果与分析第44-51页
        4.4.1 本文两种聚类方法对比实验第45-49页
        4.4.2 本文算法与其他算法的对比实验第49-51页
    4.5 本章小结第51-52页
第5章 结束语第52-55页
    5.1 主要工作与创新点第52-53页
    5.2 后续研究工作第53-55页
参考文献第55-61页
致谢第61-62页
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果第62页

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