基于模型融合的分布式聚类框架的设计与实现

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基于模型融合的分布式聚类框架的设计与实现

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基于模型融合的分布式聚类框架的设计与实现

论文目录
摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-8页
第一章绪论	第8-12页
· 分布式聚类	第8-9页
· 国内外的研究现状	第9-10页
· 研究的目的和意义	第10-11页
· 本文的组织结构	第11-12页
第二章关键技术	第12-25页
· 数据挖掘与分布式聚类	第12-17页
· 数据挖掘及步骤	第12-13页
· 分布式数据聚类的关键技术及特点	第13-14页
· 聚类	第14-16页
· 分布式聚类	第16-17页
· 分布式 k-means 概述	第17-23页
· 分布式数据聚类工作原理	第17-18页
· 对分布式数据聚类算法的要求	第18-19页
· k-means 算法介绍	第19-20页
· 分布式 k-means 工作原理	第20-23页
· 分布式 k-means 的优缺点	第23-25页
第三章基于模型融合的分布式聚类框架的设计实现	第25-35页
· 设计需求	第26-27页
· 算法整体框架	第27-30页
· 模型融合的关键步骤及思想	第30页
· 算法评价	第30页
· 算法主要实现	第30-35页
· 数据密度描述	第30-31页
· Map/Reduce	第31-34页
· 迭代的终止与退出	第34-35页
第四章实验分析	第35-50页
· 实验方案	第35-42页
· 数据准备	第35-39页
· 实验方法及评价	第39-42页
· 实验结果与分析	第42-50页
第五章结论与展望	第50-51页
参考文献	第51-53页
发表论文和科研情况说明	第53-54页
附录	第54-65页
致谢	第65页

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