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聚类集成算法及应用研究

摘要第1-4页
Abstract第4-5页
目录第5-7页
1 绪言第7-11页
   ·研究背景和意义第7-8页
   ·主要研究内容及本文内容安排第8-11页
     ·主要研究内容第8-10页
     ·本文内容安排第10-11页
2 聚类集成算法综述第11-20页
   ·研究动机第11-12页
   ·聚类集成过程第12-13页
   ·生成基聚类第13-14页
   ·一致性集成第14-17页
     ·基于共协关系矩阵集成第14-16页
     ·累积投票第16页
     ·超图法第16-17页
     ·其他方法第17页
   ·评价方法第17-19页
   ·本章小结第19-20页
3 基于随机投影的模糊聚类集成第20-33页
   ·随机投影(Random Projection)第20-21页
     ·JL引理(Johnson-Lindenstrauss lemma)第20页
     ·随机投影原理第20-21页
   ·模糊k均值(fuzzy k-means)聚类算法第21-22页
   ·基于随机投影的模糊聚类集成原理与重现第22-25页
     ·算法原理第22-24页
     ·算法重现第24-25页
   ·原始算法的分析与改进第25-28页
     ·生成基聚类第25-26页
     ·获取集成关系第26-28页
   ·实验对比分析第28-31页
     ·真实基因表达数据集第28-29页
     ·结果对比与分析第29-31页
   ·本章小结第31-33页
4 基于多重K的聚类集成第33-46页
   ·引言第33页
   ·算法原理第33-37页
     ·算法原理概述第34-35页
     ·算法原理详解第35-36页
     ·算法重现第36-37页
   ·原始算法的分析与改进第37-40页
     ·获取集成关系第37-38页
     ·确定最终聚类第38-40页
   ·实验对比分析第40-45页
     ·算法改进前后对比第41-42页
     ·相关算法对比第42-45页
   ·本章小结第45-46页
5 LCE:基于链接的聚类集成第46-64页
   ·引言第46-47页
   ·算法原理第47-53页
     ·算法概述第48页
     ·生成基聚类第48页
     ·获取集成关系第48-51页
     ·确定最终聚类第51-52页
     ·算法伪代码第52-53页
   ·原始算法的分析与改进第53-54页
   ·实验对比分析第54-63页
     ·基因筛选后的基因表达数据集第55-56页
     ·结果对比与分析第56-63页
   ·本章小结第63-64页
6 总结与展望第64-66页
   ·本文总结第64-65页
   ·展望第65-66页
致谢第66-67页
参考文献第67-70页

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