基于减法聚类的混合算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景与研究意义 | 第10-13页 |
| ·研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文的研究内容 | 第14-15页 |
| ·论文组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 聚类分析 | 第16-30页 |
| ·聚类的定义 | 第16页 |
| ·聚类研究的几个方向 | 第16-18页 |
| ·聚类的相似度度量方法 | 第18-21页 |
| ·相似性测量 | 第18页 |
| ·数值属性的相似性测量方法 | 第18-21页 |
| ·符号属性的相似性测量 | 第21页 |
| ·聚类准则函数 | 第21-24页 |
| ·误差平方和准则函数cG | 第21-22页 |
| ·加权平均平方距离和函数lG | 第22-23页 |
| ·类间距离和准则bG | 第23-24页 |
| ·数据挖掘中常见的聚类方法 | 第24-27页 |
| ·各种聚类方法的比较 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 混合减法聚类的改进层次聚类算法 | 第30-42页 |
| ·层次聚类算法 | 第30-32页 |
| ·传统凝聚层次聚类算法 | 第30-31页 |
| ·MST层次聚类算法 | 第31-32页 |
| ·减法聚类 | 第32-33页 |
| ·混合减法聚类的MST层次聚类算法 | 第33-38页 |
| ·仿真实验 | 第38-41页 |
| ·UCI数据集 | 第38-39页 |
| ·评价指标 | 第39-40页 |
| ·结果与分析 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 混合减法聚类的半监督AP算法 | 第42-54页 |
| ·近邻传播聚类算法 | 第42-45页 |
| ·半监督聚类 | 第45页 |
| ·混合减法聚类的半监督邻近传播聚类算法 | 第45-50页 |
| ·仿真实验 | 第50-52页 |
| ·UCI数据集 | 第50-51页 |
| ·结果与分析 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·总结 | 第54页 |
| ·展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 附录 攻读学位期间发表的学术论文 | 第64页 |
