基于网格的聚类算法分析与研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 引言 | 第9-12页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·研究内容 | 第10-11页 |
| ·论文结构 | 第11-12页 |
| 第2章 数据挖掘和聚类分析 | 第12-32页 |
| ·数据挖掘概述 | 第12-18页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘的组成 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第14-17页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第17-18页 |
| ·聚类分析概述 | 第18-31页 |
| ·主要聚类方法的分类 | 第19-21页 |
| ·基于密度的聚类算法 | 第21-24页 |
| ·基于网格的聚类算法 | 第24-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于网格的共享近邻聚类算法 | 第32-44页 |
| ·共享近邻聚类算法简介 | 第32页 |
| ·GNN算法描述 | 第32-35页 |
| ·相关概念 | 第32-33页 |
| ·网格的密度闽值处理 | 第33页 |
| ·网格中心点技术 | 第33-34页 |
| ·GNN算法 | 第34-35页 |
| ·实验结果与分析 | 第35-43页 |
| ·精度对比 | 第36-42页 |
| ·时间对比 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于相似度的网格聚类算法 | 第44-57页 |
| ·网格与相似度的概念 | 第44-45页 |
| ·网格的基本概念 | 第44-45页 |
| ·相似度 | 第45页 |
| ·SGCA算法描述 | 第45-49页 |
| ·边界点阈值函数 | 第45-46页 |
| ·SGCA聚类算法 | 第46-47页 |
| ·网格核(Grid cores)技术 | 第47-49页 |
| ·实验结果与分析 | 第49-56页 |
| ·精度对比 | 第49-55页 |
| ·时间对比 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 总结及进一步工作展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第64页 |
