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基于三度信息的双重层次聚类算法

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基于三度信息的双重层次聚类算法
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-7页
第一章 绪论第7-12页
  · 研究背景及意义第7-8页
  · 研究现状第8-10页
  · 主要研究内容第10-12页
第二章 聚类算法概述第12-20页
  · 聚类分析概述第12-13页
  · 社团的定义第13-14页
  · 传统的聚类算法第14-19页
  · 聚类有效性第19-20页
第三章 层次聚类算法及其改进第20-30页
  · 相似性度量及其改进第20-23页
    · 相似性度量第20-22页
    · 相似性度量的改进第22-23页
  · 聚类准则第23-26页
  · 层次聚类算法及其改进第26-28页
    · 传统层次聚类算法第26页
    · 层次聚类算法的改进第26-28页
  · 小结第28-30页
第四章 算法测试模型第30-38页
  · 随机分块模型及其改进第30-34页
    · 简单随机分块模型第30-31页
    · 改进的随机分块模型第31-34页
  · LFR标准测试模型第34-38页
第五章 算法测试第38-53页
  · 有效性指标第38-42页
    · Dunn指标第39-40页
    · Davies-Bouldin指标第40-42页
  · 算法的比较——基于改进的随机分块模型第42-43页
  · DHCI算法测试——基于LFR标准模型第43-45页
  · 真实网络第45-53页
    · 空手道俱乐部网络第46-50页
    · 海豚网络第50-53页
第六章 总结与展望第53-55页
参考文献第55-58页
致谢第58-59页
攻读硕士学位期间发表论文及参与项目情况第59 页

本篇论文共59页,点击这进入下载页面
 
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