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聚类分类算法研究及其应用

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聚类分类算法研究及其应用
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-9页
第1章 绪论第9-12页
  · 课题背景第9-10页
  · 研究内容和主要贡献第10页
  · 本文组织结构第10-12页
第2章 聚类和分类算法介绍第12-24页
  · 聚类和分类第12-14页
    · 样本对象的特征表示第12-13页
    · 样本对象的相似性衡量第13-14页
  · 聚类分析第14-19页
    · 聚类策略的类别第14-16页
    · 两种常用的聚类策略第16-19页
  · 分类分析第19-23页
    · 分类策略第19-20页
    · 两种常用的分类策略第20-23页
  · 本章小结第23-24页
第3章 一种并行的聚类算法第24-32页
  · 大规模数据挖掘第24-25页
  · MapReduce框架和Hadoop项目第25-26页
    · MapReduce第25页
    · Hadoop第25-26页
  · 并行近邻传播第26-31页
    · 近邻传播第26-28页
    · 基于MapReduce的并行近邻传播第28-31页
  · 本章小结第31-32页
第4章 一种基于图模型的半监督分类方法第32-50页
  · 半监督学习第32页
  · 流形正则化第32-34页
  · 半监督判别正则化分类第34-41页
    · 算法动因第34-35页
    · 半监督判别正则化算法第35-37页
    · 半监督判别正则化的解第37-39页
    · 线性分类函数第39-41页
  · 实验第41-49页
    · Toy数据集第41-44页
    · UCI数据集第44-46页
    · 图像识别问题第46-48页
    · 实验结果分析第48-49页
  · 本章小结第49-50页
第5章 总结和展望第50-52页
  · 总结第50-51页
  · 展望第51-52页
参考文献第52-56页
攻读硕士学位期间主要的研究成果第56-57页
致谢第57 页

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