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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--面向大数据的高效数据挖掘算法研究
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面向大数据的高效数据挖掘算法研究
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第10-14页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-12页
    1.3 论文工作及结构第12-14页
第2章 大数据挖掘技术概述与分析第14-19页
    2.1 大数据挖掘概述第14-15页
        2.1.1 大数据概念与特点第14页
        2.1.2 数据挖掘的介绍第14-15页
    2.2 聚类技术第15-17页
        2.2.1 划分聚类第15-16页
        2.2.2 层次聚类第16页
        2.2.3 基于密度的聚类第16-17页
    2.3 海量数据处理技术第17-18页
        2.3.1 抽样技术第17页
        2.3.2 增量式技术第17-18页
        2.3.3 分布式技术第18页
        2.3.4 云计算第18页
    2.4 本章小结第18-19页
第3章 基于增量式的核模糊聚类算法研究第19-39页
    3.1 增量式聚类模型第19-20页
    3.2 增量式核模糊聚类算法第20-23页
    3.3 改进的基于增量式的核模糊聚类算法第23-30页
        3.3.1 单个数据块初始聚类中心的优化第24-27页
        3.3.2 多个传递点的选取第27-29页
        3.3.3 改进算法的流程第29-30页
    3.4 实验结果与分析第30-38页
        3.4.1 数据集第31-32页
        3.4.2 数据划分方法第32页
        3.4.3 性能指标第32-33页
        3.4.4 结果与分析第33-38页
    3.5 本章小结第38-39页
第4章 分布式k-means算法研究第39-53页
    4.1 分布式聚类模型第39-40页
    4.2 分布式k-means算法分析第40-41页
    4.3 改进的分布式k-means算法第41-48页
        4.3.1 局部聚类结果的改进第42-44页
        4.3.2 基于距离和分布的局部聚类结果合并的方法第44-47页
        4.3.3 改进的分布式k-means算法描述第47-48页
    4.4 实验结果与分析第48-52页
        4.4.1 与集中式k-means算法的比较第48-50页
        4.4.2 与K-Dmeans算法的比较第50-52页
    4.5 本章小结第52-53页
第5章 结论与展望第53-55页
    5.1 本文工作总结第53页
    5.2 不足与展望第53-55页
参考文献第55-59页
攻读硕士期间学位期间发表的论文及其它成果第59-60页
致谢第60页

 
 
论文编号BS3246173,这篇论文共60
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