| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 课题来源及研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.1 课题的来源 | 第14页 |
| 1.3.2 课题的主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第2章 聚类分析技术综述 | 第15-22页 |
| 2.1 聚类分析的概念与聚类过程 | 第15-16页 |
| 2.2 聚类分析中的数据结构和距离 | 第16-19页 |
| 2.2.1 聚类分析中的数据结构 | 第16-17页 |
| 2.2.2 聚类分析中的相似度表示 | 第17-19页 |
| 2.3 传统聚类算法分类 | 第19-21页 |
| 2.3.1 基于划分的聚类 | 第19-20页 |
| 2.3.2 基于网格的聚类 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 基于角度的动态增量聚类研究 | 第22-38页 |
| 3.1 典型的聚类算法FCM算法 | 第22-24页 |
| 3.2 改进的FCM算法 | 第24-33页 |
| 3.2.1 核函数的选择 | 第24-25页 |
| 3.2.2 获取初始聚类中心和聚类结果 | 第25-26页 |
| 3.2.3 改进的基于角度的离群点检测 | 第26-29页 |
| 3.2.4 改进的KFCM算法 | 第29-31页 |
| 3.2.5 基于角度的动态增量聚类算法 | 第31-33页 |
| 3.3 实验 | 第33-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 Graphic Affinity Propagation动态增量聚类 | 第38-50页 |
| 4.1 基于图的相似性度量 | 第38-41页 |
| 4.2 GAP聚类 | 第41-44页 |
| 4.3 动态GAP增量聚类 | 第44-45页 |
| 4.4 实验 | 第45-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 结论 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |