| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 聚类算法的研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 聚类算法的难题 | 第15-16页 |
| 1.4 本文的研究工作 | 第16-17页 |
| 1.5 论文的结构安排 | 第17页 |
| 1.6 本章小结 | 第17-19页 |
| 2 基于最远最近得分指标的聚类算法 | 第19-37页 |
| 2.1 相关工作 | 第19-21页 |
| 2.1.1 Calinski-Harabasz指标 | 第19-20页 |
| 2.1.2 Between-Within Proportion指标 | 第20-21页 |
| 2.1.3 In-Group Proportion指标 | 第21页 |
| 2.2 最远最近得分评价指标 | 第21-24页 |
| 2.2.1 相关概念定义 | 第21-22页 |
| 2.2.2 最远最近得分评价指标分析 | 第22-24页 |
| 2.3 基于最远最近得分的聚类算法 | 第24-25页 |
| 2.4 CFNS算法时间复杂度分析 | 第25页 |
| 2.5 实验分析 | 第25-36页 |
| 2.5.1 数据集 | 第26-28页 |
| 2.5.2 实验设置和实验分析 | 第28-30页 |
| 2.5.3 图像分割 | 第30-36页 |
| 2.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 3 基于连通区域生成的聚类算法 | 第37-59页 |
| 3.1 相关概念定义 | 第37-38页 |
| 3.2 连通区域生成算法 | 第38-41页 |
| 3.3 基于CRG的聚类算法 | 第41-43页 |
| 3.3.1 区域扩张方法 | 第41页 |
| 3.3.2 一致性标准则 | 第41-42页 |
| 3.3.3 基于CRG的聚类算法 | 第42-43页 |
| 3.4 实验 | 第43-56页 |
| 3.4.1 数据集 | 第43-46页 |
| 3.4.2 实验分析 | 第46-55页 |
| 3.4.3 近邻数的影响 | 第55-56页 |
| 3.5 本章小结 | 第56-59页 |
| 4 子区域渐并自动聚类算法 | 第59-79页 |
| 4.1 相关概念定义 | 第59-61页 |
| 4.2 子区域渐并自动聚类算法 | 第61-64页 |
| 4.3 算法性能分析 | 第64-65页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第65-77页 |
| 4.4.1 实验数据集 | 第66-68页 |
| 4.4.2 实验结果与分析 | 第68-75页 |
| 4.4.3 参数的影响 | 第75-77页 |
| 4.5 本章小结 | 第77-79页 |
| 5 结论 | 第79-81页 |
| 5.1 工作总结 | 第79页 |
| 5.2 工作展望 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-87页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第87-91页 |
| 学位论文数据集 | 第91页 |
