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基于网格的密度峰值聚类算法研究

摘要第3-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第9-17页
    1.1 研究的背景及意义第9-10页
    1.2 研究的动态及现状第10-15页
    1.3 本文的主要工作第15-16页
    1.4 本文的组织结构第16-17页
第2章 相关聚类技术介绍第17-30页
    2.1 基于网格的聚类算法第17-21页
        2.1.1 STING聚类算法第18-20页
        2.1.2 二分网格聚类算法第20-21页
    2.2 基于密度的聚类算法第21-23页
    2.3 聚类在Spark上的应用第23-25页
    2.4 聚类的其他理论及方法第25-29页
        2.4.1 特征选择和提取第26-28页
        2.4.2 距离计算第28页
        2.4.3 性能度量第28-29页
    2.5 本章小结第29-30页
第3章 基于粗粒度网格的密度峰值聚类算法第30-42页
    3.1 引言第30-31页
    3.2 算法流程第31-34页
        3.2.1 粗粒度网格化第31-32页
        3.2.2 求截断距离第32-33页
        3.2.3 网格合并第33-34页
    3.3 算法过程第34页
    3.4 算法分析第34-35页
        3.4.1 时间复杂度分析第34-35页
        3.4.2 空间复杂度分析第35页
    3.5 实验对比第35-41页
    3.6 本章小结第41-42页
第4章 基于细粒度网格的密度峰值聚类算法第42-50页
    4.1 引言第42页
    4.2 算法流程第42-45页
        4.2.1 细粒度网格化第42-43页
        4.2.2 计算中心网格单元第43-44页
        4.2.3 网格单元归类第44-45页
        4.2.4 算法步骤第45页
    4.3 算法分析第45-46页
        4.3.1 时间复杂度分析第45-46页
        4.3.2 空间复杂度第46页
    4.4 实验对比第46-49页
    4.5 本章小结第49-50页
第5章 模型在Spark平台上的应用第50-55页
    5.1 背景介绍第50-51页
    5.2 相关工作第51页
    5.3 Spark平台下的模型实现第51-52页
    5.4 运行环境第52页
    5.5 异常检测系统的展示第52-54页
    5.6 本章小结第54-55页
第6章 总结与展望第55-57页
    6.1 主要工作与创新第55-56页
    6.2 下一步任务第56-57页
参考文献第57-62页
致谢第62-63页
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果第63页
聚类论文 密度峰值论文 网格划分论文
论文编号BS3163179,这篇论文共63
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