| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 聚类分析研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 划分型聚类算法 | 第9-11页 |
| 1.2.2 层次型聚类算法 | 第11页 |
| 1.2.3 密度型聚类算法 | 第11-12页 |
| 1.2.4 网格型聚类算法 | 第12页 |
| 1.2.5 其他聚类算法 | 第12页 |
| 1.3 不完备数据处理研究现状 | 第12-14页 |
| 1.4 本文的研究工作及结构 | 第14-16页 |
| 2 经典不完备数据模糊C均值聚类算法 | 第16-28页 |
| 2.1 基本模糊C均值算法 | 第16-21页 |
| 2.1.1 基本模糊C均值算法推导 | 第16-18页 |
| 2.1.2 加权指数m的研究 | 第18页 |
| 2.1.3 相似性度量的研究 | 第18-20页 |
| 2.1.4 模糊聚类算法实现途径研究 | 第20-21页 |
| 2.2 经典不完备数据聚类方法 | 第21-26页 |
| 2.2.1 完备数据策略的不完备数据FCM算法 | 第23页 |
| 2.2.2 局部距离策略的不完备数据FCM算法 | 第23-24页 |
| 2.2.3 优化完全策略的不完备数据FCM算法 | 第24-25页 |
| 2.2.4 近邻原型策略的不完备数据FCM算法 | 第25-26页 |
| 2.3 其他不完备数据聚类方法 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 基于伪近邻区间的不完备数据模糊C均值聚类算法 | 第28-42页 |
| 3.1 基于最近邻区间的不完备数据模糊聚类算法 | 第29页 |
| 3.2 基于伪近邻区间的不完备数据模糊聚类算法 | 第29-33页 |
| 3.2.1 伪近邻的确定 | 第29-30页 |
| 3.2.2 缺失属性值的伪近邻区间描述 | 第30-32页 |
| 3.2.3 基于伪近邻区间的不完备数据模糊C均值聚类算法 | 第32-33页 |
| 3.3 仿真实验 | 第33-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-42页 |
| 4 基于三角不等式的不完备数据模糊C均值聚类算法 | 第42-54页 |
| 4.1 基于三角不等式的区间型距离(TID)定义 | 第42-45页 |
| 4.2 基于TID离的不完备数据模糊C均值聚类算法 | 第45-49页 |
| 4.3 仿真实验 | 第49-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |