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基于网格的K-means算法与聚类有效性指标
 
     论文目录
 
摘要第1-4页
ABSTRACT第4-8页
第一章 论述第8-13页
   ·研究背景与意义第8-9页
   ·国内外研究现状第9-11页
     ·聚类分析的研究现状第9-10页
     ·有效性指标的研究现状第10-11页
   ·研究内容第11页
   ·论文结构第11-13页
第二章 聚类分析及有效性指标第13-23页
   ·聚类分析概述第13-20页
     ·聚类分析简介第13-15页
     ·聚类算法分类第15-18页
     ·聚类算法的评价第18-20页
   ·聚类有效性指标第20-23页
     ·聚类有效性指标简述第20-21页
     ·聚类有效性指标的评判标准第21页
     ·有效性指标的分类第21-23页
第三章 基于网格的K-means 聚类算法第23-46页
   ·基于网格的K-means 算法聚类第23-28页
     ·主要思想第23-24页
     ·算法描述第24-28页
   ·算法分析第28-34页
   ·复杂度分析第34页
   ·实验第34-45页
     ·人工数据集第34-36页
     ·三个真实数据集第36-37页
     ·实用算法第37-38页
     ·聚类结果第38-45页
   ·结论第45-46页
第四章 聚类有效性指标第46-55页
   ·Davies-Bouldin 指标简介第46-47页
   ·Gap 统计基本原理第47-48页
   ·一种新的基于网格的距离测度第48-50页
   ·基于网格距离测度的DB 指标第50-51页
   ·实验结果分析第51-55页
第五章 总结与展望第55-57页
   ·总结第55页
   ·展望第55-57页
参考文献第57-62页
发表论文和参加科研情况说明第62-63页
致谢第63页
 
 
论文编号BS556150，这篇论文共63页
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