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半监督聚类中成对约束的主动学习算法研究

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半监督聚类中成对约束的主动学习算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 绪论第11-18页
  1.1 研究背景和意义第11-13页
  1.2 国内外研究现状第13-16页
    1.2.1 半监督聚类算法研究现状第13-14页
    1.2.2 主动学习算法研究现状第14-15页
    1.2.3 云计算研究现状第15-16页
  1.3 主要研究成果第16-17页
  1.4 论文组织结构第17-18页
第2章 理论基础第18-24页
  2.1 聚类分析第18-21页
    2.1.1 聚类分析概述第18-19页
    2.1.2 聚类方法的分类第19-21页
    2.1.3 聚类分析的主要应用第21页
  2.2 半监督聚类分析第21-23页
    2.2.1 半监督聚类分析概述第21-22页
    2.2.2 监督信息的形式第22-23页
  2.3 小结第23-24页
第3章 改进的主动学习算法第24-40页
  3.1 主动学习方法第24-30页
    3.1.1 主动学习方法概述第24页
    3.1.2 FFQS算法第24-26页
    3.1.3 Min-Max算法第26-27页
    3.1.4 改进的主动学习算法第27-30页
  3.2 仿真实验与分析第30-38页
    3.2.1 数据集第30-31页
    3.2.2 衡量指标第31页
    3.2.3 实验设计第31-32页
    3.2.4 实验结果及分析第32-38页
  3.3 算法分析讨论第38-39页
    3.3.1 时间复杂度分析第38页
    3.3.2 优化改进方向探讨第38-39页
  3.4 小结第39-40页
第4章 基于MapReduce的主动学习算法并行化研究第40-60页
  4.1 分布式计算技术第40-43页
    4.1.1 Hadoop平台简介第40-41页
    4.1.2 MapReduce编程模型第41-42页
    4.1.3 HDFS分布式文件系统第42-43页
  4.2 主动学习算法并行化研究第43-52页
    4.2.1 Select阶段并行化第44-46页
    4.2.2 Explore阶段并行化第46-49页
    4.2.3 Consolidate阶段并行化第49-52页
  4.3 MPCK-means算法并行化研究第52-57页
    4.3.1 MPCK-means算法介绍第52-54页
    4.3.2 MPCK-means算法并行化设计第54-57页
  4.4 仿真实验与分析第57-59页
    4.4.1 数据集第57页
    4.4.2 评价方法第57页
    4.4.3 实验设计第57-58页
    4.4.4 实验结果及分析第58-59页
  4.5 小结第59-60页
结论第60-62页
参考文献第62-67页
致谢第67-68页
附录A 在读期间撰写的论文第68-69页
附录B 在读期间参与的项目第69页

本篇论文共69页,点击这进入下载页面
 
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