首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机软件论文--程序设计、软件工程论文--程序设计论文

基于稀疏熵和密度熵的聚类算法的研究与改进

摘要第4-5页
abstract第5-6页
第1章 绪论第9-16页
    1.1 研究的背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-14页
    1.3 本文的研究内容第14页
    1.4 本文的组织结构第14-15页
    1.5 本章小结第15-16页
第2章 聚类算法的分析与研究第16-29页
    2.1 聚类的相关基本信息第16页
    2.2 聚类的主要步骤第16-17页
    2.3 聚类算法中的相似性度量方法第17-18页
    2.4 聚类算法中的聚类准则函数第18-19页
    2.5 主要的聚类算法第19-22页
    2.6 K-means聚类算法的介绍及缺陷分析第22-25页
    2.7 DBSCAN聚类算法及其缺陷分析第25-28页
    2.8 本章小结第28-29页
第3章 基于稀疏-密度熵自动聚类算法的研究第29-43页
    3.1 基于稀疏熵的自动确定最佳聚类数算法第29-37页
        3.1.1 引言第29页
        3.1.2 统计最优样本大小第29-30页
        3.1.3 基于分数方程的特征选择算法第30-34页
        3.1.4 基于稀疏熵的确定最佳聚类数的算法第34-37页
    3.2 基于密度熵的孤立-边界点集识别的聚类算法第37-42页
        3.2.1 引言第37-38页
        3.2.2 算法的基本定义第38-40页
        3.2.3 基于密度熵的孤立-边界点集识别的聚类算法第40-42页
    3.3 本章小结第42-43页
第4章 实验结果及分析第43-60页
    4.1 稀疏熵算法的实验结果及分析第43-52页
    4.2 密度熵算法的实验结果与分析第52-57页
    4.3 稀疏-密度熵算法的性能分析第57-58页
    4.4 本章小结第58-60页
第5章 总结与展望第60-62页
    5.1 总结第60页
    5.2 展望第60-62页
参考文献第62-67页
致谢第67页

论文共67页,点击 下载论文
上一篇:IGF-1C结构域修饰的壳聚糖水凝胶增强脂肪干细胞治疗急性肾损伤的疗效
下一篇:桩—锚支护结构在成都某深基坑支护工程中的应用