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基于相似度及网格划分优化的数据流聚类算法研究
 
     论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第1章 绪论第9-15页
   ·课题研究背景及意义第9-10页
   ·国内外研究现状第10-12页
   ·聚类挖掘算法存在的主要问题第12-13页
   ·课题的主要研究内容第13页
   ·本文组织结构安排第13-15页
第2章 经典的数据流聚类算法分析第15-23页
   ·数据流聚类算法的含义第15页
   ·数据流聚类算法的要求第15-16页
   ·经典数据流聚类算法分析第16-21页
     ·BIRCH 算法第16-17页
     ·STREAM 算法第17页
     ·CluStream 算法第17-18页
     ·HPStream 算法第18-19页
     ·DenStream 算法第19-20页
     ·D-stream 算法第20-21页
     ·典型算法的比较第21页
   ·本章小结第21-23页
第3章 基于密度网格树和相似度的数据流聚类算法第23-33页
   ·引言第23-24页
   ·问题的定义第24-25页
   ·DGTSSTREAM 算法第25-31页
     ·算法采用的网格树结构第25-27页
     ·时间间隔 tm的确定第27页
     ·对零星网格的检测和剪枝第27-28页
     ·聚类过程第28-29页
     ·边界点处理第29-30页
     ·DGTSstream 算法框架第30-31页
   ·算法分析第31-32页
   ·本章小结第32-33页
第4章 基于不均匀网格的数据流聚类算法第33-41页
   ·引言第33-34页
   ·金字塔时间框架第34-35页
   ·问题定义第35-36页
   ·UDGSTREAM 算法第36-40页
     ·在线部分处理过程第36-37页
     ·离线部分处理过程第37-40页
   ·算法分析第40页
   ·本章小结第40-41页
第5章 算法实现及实验分析第41-47页
   ·DGTSSTREAM 算法实验第41-44页
     ·实验的环境第41页
     ·实验结果与分析第41-44页
   ·UDGSTREAM 算法实验第44-46页
     ·实验环境第44页
     ·实验结果与分析第44-46页
   ·本章小结第46-47页
结论第47-49页
参考文献第49-53页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第53-54页
致谢第54-55页
作者简介第55页

 
 
论文编号BS1683518,这篇论文共55
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