谱聚类算法分析及其在高维情形下的应用

摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-8页
第一章 绪论	第8-17页
·前言	第8页
·聚类分析简介	第8-10页
·相似图	第10-12页
·相似函数	第10页
·图的一些知识	第10-12页
·不同的相似图	第12页
·Laplacians矩阵及其一些性质	第12-17页
·非标准化的Laplacian图	第13-15页
·标准化的Laplacians矩阵	第15-17页
第二章 谱聚类	第17-32页
·谱聚类算法	第17-18页
·实例分析	第18-21页
·谱聚类算法的图解释	第21-28页
·k=2时的RatioCut的问题的近似解	第22-24页
·对k>2的RatioCut问题的分析	第24-26页
·Ncut问题近似解的分析	第26-27页
·k>2的Ncut问题近似解的分析	第27-28页
·谱聚类算法的图形解释及优缺点分析	第28-32页
第三章 高维情形下的谱聚类分析	第32-41页
·随机投影降维技术	第32-33页
·高维情形下的谱聚类算法	第33-35页
·数据模拟	第35-41页
·三维Gaussian分布数据模拟	第35-37页
·高维球面数据模拟	第37-41页
结论	第41-42页
参考文献	第42-43页
附录	第43-47页
致谢	第47页