不完整数据上的聚类算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状分析 | 第10-15页 |
| 1.2.1 弱可用数据方面的研究 | 第10-12页 |
| 1.2.2 聚类方面的研究 | 第12-14页 |
| 1.2.3 国内外研究现状简析 | 第14-15页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 基于模糊聚类的不完整数据聚类算法 | 第18-34页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 不完整数据对聚类操作的影响 | 第18-21页 |
| 2.2.1 聚类问题的定义 | 第18-19页 |
| 2.2.2 数据缺失类型及定义 | 第19-20页 |
| 2.2.3 数据的缺失对聚类的影响 | 第20-21页 |
| 2.3 模糊聚类算法简介 | 第21-23页 |
| 2.4 基于模糊聚类的不完整数据聚类算法 | 第23-28页 |
| 2.4.1 问题定义及相关概念 | 第23-24页 |
| 2.4.2 不完整数据模糊聚类求解过程 | 第24-26页 |
| 2.4.3 不完整数据模糊聚类算法 | 第26-28页 |
| 2.5 实验及结果分析 | 第28-33页 |
| 2.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 基于密度分析的不完整数据聚类算法 | 第34-44页 |
| 3.1 引言 | 第34页 |
| 3.2 已有密度聚类方法简介 | 第34-35页 |
| 3.3 基于密度的不完整数据聚类算法 | 第35-40页 |
| 3.3.1 对聚类中心的刻画 | 第35-38页 |
| 3.3.2 不完整数据聚类算法 | 第38-40页 |
| 3.4 实验及结果分析 | 第40-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于信息理论的不完整数据聚类算法 | 第44-60页 |
| 4.1 引言 | 第44页 |
| 4.2 问题的定义和相关概念 | 第44-46页 |
| 4.2.1 信息理论的相关概念 | 第44-45页 |
| 4.2.2 信息理论背景下的聚类描述 | 第45-46页 |
| 4.3 基于信息理论的完整数据聚类 | 第46-50页 |
| 4.3.1 簇信息参数的计算 | 第46-49页 |
| 4.3.2 完整数据上的聚类 | 第49-50页 |
| 4.4 基于信息理论的不完整数据聚类 | 第50-54页 |
| 4.4.1 信息量的估计 | 第51-53页 |
| 4.4.2 簇信息参数估计 | 第53-54页 |
| 4.5 实验及结果分析 | 第54-58页 |
| 4.6 本章小结 | 第58-60页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
