基于局部敏感哈希的DBSCAN算法研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 引言 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 局部敏感哈希算法的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 DBSCAN算法的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文结构 | 第15-17页 |
| 第二章 聚类算法和DBSCAN算法概述 | 第17-22页 |
| 2.1 聚类算法概述 | 第17-19页 |
| 2.2 DBSCAN算法概述 | 第19-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 局部敏感哈希改进算法 | 第22-34页 |
| 3.1 基于p稳定分布的局部敏感哈希算法 | 第22-25页 |
| 3.1.1 p稳定分布 | 第22-23页 |
| 3.1.2 p稳定分布局部敏感哈希 | 第23-25页 |
| 3.1.3 复杂度分析 | 第25页 |
| 3.2 局部敏感哈希改进算法RLSH | 第25-29页 |
| 3.2.1 基于随机策略的局部敏感哈希算法 | 第27-28页 |
| 3.2.2 复杂度分析 | 第28-29页 |
| 3.3 实验评估与分析 | 第29-33页 |
| 3.3.1 数据集描述 | 第29-30页 |
| 3.3.2 评估基准 | 第30页 |
| 3.3.3 实验结果分析 | 第30-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于RLSH的DBSCAN改进算法 | 第34-50页 |
| 4.1 减少参数设置和识别多密度临近簇 | 第37-38页 |
| 4.2 边界点探测 | 第38页 |
| 4.3 实验评估与分析 | 第38-46页 |
| 4.3.1 初始点选择比较 | 第39-40页 |
| 4.3.2 参数设置比较 | 第40-43页 |
| 4.3.3 识别多样密度的邻近簇 | 第43-44页 |
| 4.3.4 边界点的探测 | 第44-46页 |
| 4.4 模拟仿真 | 第46-48页 |
| 4.4.1 数据集描述 | 第46-47页 |
| 4.4.2 评估基准 | 第47页 |
| 4.4.3 实验结果分析 | 第47-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 第五章 总结及展望 | 第50-52页 |
| 5.1 工作总结 | 第50-51页 |
| 5.2 研究展望 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-61页 |
| 作者简介 | 第61-62页 |
