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密度峰值聚类算法的若干改进及其应用 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第4-6页 | | ABSTRACT | 第6-7页 | | 第1章 绪论 | 第10-15页 | | 1.1 选题背景与研究意义 | 第10-11页 | | 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 | | 1.3 主要研究内容和组织结构 | 第12-14页 | | 1.3.1 主要研究内容 | 第12-13页 | | 1.3.2 本文组织结构 | 第13-14页 | | 1.4 本文主要创新点 | 第14-15页 | | 第2章 数据挖掘技术及密度峰值聚类算法相关理论 | 第15-25页 | | 2.1 数据挖掘内涵及其方法介绍 | 第15-17页 | | 2.2 聚类算法分类 | 第17-20页 | | 2.3 密度峰值聚类算法 | 第20-21页 | | 2.4 相似性度量方式 | 第21-23页 | | 2.5 聚类有效性评价指标 | 第23-25页 | | 第3章 基于熵权法和核主成分分析的密度峰值聚类算法 | 第25-33页 | | 3.1 熵权法 | 第25-27页 | | 3.1.1 熵权法的基本原理 | 第25-26页 | | 3.1.2 基于熵权的权重计算法 | 第26-27页 | | 3.2 核主成分分析法 | 第27-28页 | | 3.3 基于熵权法和核主成分分析的密度峰值聚类算法 | 第28-29页 | | 3.4 仿真实验结果分析 | 第29-32页 | | 3.5 本章小结 | 第32-33页 | | 第4章 基于属性重要性的密度峰值聚类算法 | 第33-40页 | | 4.1 变异系数赋权 | 第33-34页 | | 4.1.1 变异系数法 | 第33页 | | 4.1.2 变异系数赋权 | 第33-34页 | | 4.2 核主成分分析法 | 第34-35页 | | 4.3 基于属性重要性的密度峰值聚类算法 | 第35页 | | 4.4 仿真实验结果分析 | 第35-38页 | | 4.5 本章小结 | 第38-40页 | | 第5章 基于果蝇优化的密度峰值聚类算法 | 第40-48页 | | 5.1 果蝇优化算法 | 第40-41页 | | 5.2 信息熵介绍 | 第41-42页 | | 5.3 FOA-DP算法流程 | 第42-43页 | | 5.4 仿真实验与分析 | 第43-46页 | | 5.4.1 实验数据 | 第43页 | | 5.4.2 实验结果与分析 | 第43-46页 | | 5.5 本章小结 | 第46-48页 | | 第6章 基于属性重要性的密度峰值聚类算法在股市领域中的应用 | 第48-52页 | | 6.1 前言 | 第48-49页 | | 6.2 数据选取 | 第49-50页 | | 6.3 聚类结果分析 | 第50-52页 | | 第7章 总结与展望 | 第52-55页 | | 7.1 论文总结 | 第52-53页 | | 7.2 论文展望 | 第53-55页 | | 参考文献 | 第55-60页 | | 在学期间发表的科研论文 | 第60-61页 | | 致谢 | 第61页 |
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论文编号BS2650176，这篇论文共61页
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