数据约减方法研究及聚类有效性分析
摘要 | 第4-5页 |
abstract | 第5-6页 |
第1章 绪论 | 第9-15页 |
1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
1.2 国内外的研究现状 | 第10-12页 |
1.2.1 数据约减的研究现状 | 第10-11页 |
1.2.2 聚类分析的研究现状 | 第11-12页 |
1.3 本文的主要内容 | 第12-13页 |
1.4 论文结构 | 第13-15页 |
第2章 相关理论知识 | 第15-25页 |
2.1 聚类分析简述 | 第15-18页 |
2.1.1 基本概念 | 第15-16页 |
2.1.2 常用聚类算法 | 第16-18页 |
2.2 聚类有效性简述 | 第18-23页 |
2.2.1 聚类有效性分析 | 第18-20页 |
2.2.2 聚类有效性指标 | 第20-23页 |
2.3 本章小结 | 第23-25页 |
第3章 基于网格的数据约减算法 | 第25-39页 |
3.1 数据空间网格划分过程 | 第25-27页 |
3.1.1 网格划分的基本概念及定义 | 第25-26页 |
3.1.2 二分网格的实现过程 | 第26-27页 |
3.2 基于网格的数据约减算法 | 第27-30页 |
3.2.1 绝对密度和相对密度 | 第27-29页 |
3.2.2 基于网格的数据约减算法 | 第29-30页 |
3.3 算法分析 | 第30-33页 |
3.4 实验结果 | 第33-37页 |
3.5 本章小结 | 第37-39页 |
第4章 基于向量角的数据约减算法 | 第39-49页 |
4.1 向量角算法描述 | 第39-42页 |
4.1.1 向量角简介 | 第39-40页 |
4.1.2 基于向量角的数据约减算法 | 第40-41页 |
4.1.3 计算平均方向角的最优方式 | 第41-42页 |
4.2 算法分析 | 第42-43页 |
4.3 实验结果 | 第43-45页 |
4.4 GBDR与VADR两种算法比较 | 第45-47页 |
4.5 本章小结 | 第47-49页 |
第5章 基于数据约减的聚类有效性分析 | 第49-59页 |
5.1 聚类准确性分析 | 第49-51页 |
5.2 数据集最佳类数确定分析 | 第51-57页 |
5.2.1 最佳类数确定方法 | 第51-52页 |
5.2.2 最佳类数确定实验分析 | 第52-57页 |
5.3 本章小结 | 第57-59页 |
第6章 总结与展望 | 第59-61页 |
6.1 总结 | 第59页 |
6.2 展望 | 第59-61页 |
参考文献 | 第61-65页 |
发表论文和参加科研情况说明 | 第65-67页 |
致谢 | 第67-68页 |