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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 |
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论文目录 |
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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 |
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