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快速搜索与密度峰值发现算法的研究与应用
 
     论文目录
 
摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第一章 绪论第13-21页
    1.1 研究背景和意义第13-14页
    1.2 国内外研究现状第14-18页
        1.2.1 经典聚类算法研究现状第14-16页
        1.2.2 数据流聚类算法研究现状第16-18页
    1.3 本文贡献和内容安排第18-20页
        1.3.1 本文贡献第18-19页
        1.3.2 内容安排第19-20页
    1.4 本章小结第20-21页
第二章 聚类相关概念与算法简介第21-40页
    2.1 聚类算法概念第21-22页
    2.2 经典聚类算法第22-27页
        2.2.1 基于划分的聚类算法第22-23页
        2.2.2 基于模型的聚类算法第23-24页
        2.2.3 基于网格的聚类算法第24-25页
        2.2.4 基于密度的聚类算法第25-26页
        2.2.5 基于层次的聚类算法第26-27页
    2.3 数据流聚类算法第27-31页
        2.3.1 相关概念与定义第27-28页
        2.3.2 包含两阶段的聚类算法第28-30页
        2.3.3 包含单阶段的聚类算法第30-31页
    2.4 快速搜索与密度峰值发现算法第31-34页
    2.5 算法评价方法第34-39页
        2.5.1 内部评价方法第35-36页
        2.5.2 外部评价方法第36-39页
    2.6 本章小结第39-40页
第三章 基于影响空间的稳健密度峰值聚类算法第40-55页
    3.1 影响空间第40-42页
    3.2 I-DP算法第42-47页
        3.2.1 相对局部密度第42-44页
        3.2.2 稳健数据划分策略第44-45页
        3.2.3 算法流程和分析第45-47页
    3.3 实验设计和结果分析第47-54页
    3.4 本章小结第54-55页
第四章 基于经验数据分析的数据流密度峰值聚类算法第55-70页
    4.1 经验数据分析框架第55-58页
    4.2 EDA-DP算法第58-65页
        4.2.1 微簇第58-60页
        4.2.2 相似性第60-61页
        4.2.3 算法流程第61-65页
    4.3 实验设计和结果分析第65-69页
    4.4 本章小结第69-70页
第五章 使用I-DP算法的文本聚类第70-82页
    5.1 文本聚类相关概念第70-73页
        5.1.1 预处理第70-72页
        5.1.2 特征提取第72-73页
    5.2 文本模型第73-77页
        5.2.1 VSM模型第73-74页
        5.2.2 LSI模型第74-75页
        5.2.3 LDA模型第75-77页
    5.3 实验流程第77-81页
        5.3.1 实验平台和语料选择第78页
        5.3.2 结果分析第78-81页
    5.4 本章小结第81-82页
第六章 总结与展望第82-84页
    6.1 论文总结第82-83页
    6.2 展望第83-84页
参考文献第84-91页
作者在学期间所取得的科研成果第91-92页
致谢第92页

 
 
论文编号BS4542191,这篇论文共92
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