面向聚类分析的自适应弹性网络算法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第7-9页 |
| 1.2 研究意义 | 第9页 |
| 1.3 研究内容 | 第9-10页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第10-13页 |
| 第2章 聚类分析算法 | 第13-22页 |
| 2.1 聚类分析的定义 | 第13-15页 |
| 2.2 聚类分析主要算法的分析与比较 | 第15-20页 |
| 2.2.1 分层聚类算法 | 第15-16页 |
| 2.2.2 划分聚类算法 | 第16-18页 |
| 2.2.3 基于密度的聚类算法 | 第18-19页 |
| 2.2.4 基于网格的聚类算法 | 第19页 |
| 2.2.5 基于模型的聚类算法 | 第19-20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-22页 |
| 第3章 弹性网络算法 | 第22-28页 |
| 3.1 弹性网络概念 | 第22-24页 |
| 3.2 改进的弹性网络算法 | 第24-26页 |
| 3.3 弹性网络算法与改进的弹性网络算法的比较 | 第26-28页 |
| 第4章 自适应弹性网络算法 | 第28-32页 |
| 4.1 时变参数弹性网络算法阶段 | 第29-30页 |
| 4.2 基于弹性网络算法的K-MEANS算法阶段 | 第30-31页 |
| 4.3 算法分析 | 第31-32页 |
| 第5章 改进的自适应弹性网络算法 | 第32-35页 |
| 5.1 算法思想 | 第32-33页 |
| 5.2 算法分析 | 第33-35页 |
| 第6章 实验与仿真 | 第35-43页 |
| 总结与展望 | 第43-45页 |
| 参考文献 | 第45-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 在读期间发表论文 | 第50页 |
