基于混合蛙跳的K-means聚类算法改进与应用研究
| 摘要 | 第8-10页 |
| Abstract | 第10-11页 |
| 1 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 研究意义与目的 | 第14-15页 |
| 1.4 研究内容 | 第15-17页 |
| 2 相关算法详述 | 第17-28页 |
| 2.1 数据挖掘 | 第17-18页 |
| 2.2 聚类分析 | 第18-20页 |
| 2.3 传统K均值算法 | 第20-22页 |
| 2.4 混合蛙跳算法 | 第22-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 基于SFLA的K均值合并改进的聚类分析 | 第28-42页 |
| 3.1 改进SFLA算法 | 第28-34页 |
| 3.2 改进K均值聚类算法 | 第34-35页 |
| 3.3 SFLA算法和K均值的改进结合 | 第35-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-42页 |
| 4 实验应用分析 | 第42-53页 |
| 4.1 相关概念介绍 | 第42-43页 |
| 4.2 相关技术介绍 | 第43-44页 |
| 4.3 应用实验步骤 | 第44-45页 |
| 4.4 应用实验结果分析 | 第45-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 5 结论与展望 | 第53-54页 |
| 5.1 主要研究结论 | 第53页 |
| 5.2 未来研究方向 | 第53-54页 |
| 6 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
