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基于K-中心点聚类的Skyline计算及应用

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基于K-中心点聚类的Skyline计算及应用
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-13页
第1章 绪论第13-19页
  1.1 研究背景第13-15页
  1.2 研究现状第15-17页
    1.2.1 Skyline查询研究现状第15-16页
    1.2.2 聚类算法研究现状第16-17页
  1.3 本文研究内容第17页
  1.4 论文结构第17-19页
第2章 Skyline查询技术第19-24页
  2.1 Skyline查询定义第19页
  2.2 Skyline查询性质第19页
  2.3 Skyline查询分类第19-22页
    2.3.1 集中式Skyline查询算法第19-20页
    2.3.2 分布式Skyline查询算法第20-22页
    2.3.3 其它Skyline查询算法第22页
  2.4 本章小结第22-24页
第3章 聚类相关技术第24-29页
  3.1 聚类概念第24页
  3.2 聚类特征第24-25页
  3.3 聚类算法分类第25-27页
    3.3.1 基于划分的聚类方法第26页
    3.3.2 基于层次的聚类方法第26页
    3.3.3 基于密度的聚类方法第26-27页
    3.3.4 基于网格的聚类方法第27页
    3.3.5 基于模型的聚类方法第27页
  3.4 常用聚类算法第27-28页
    3.4.1 K-Means算法第27-28页
    3.4.2 K-Medoids算法第28页
  3.5 本章小结第28-29页
第4章 基于K-中心点聚类的Skyline计算第29-44页
  4.1 基于K-中心点聚类的Skyline查询算法第29-38页
    4.1.1 K-中心点算法原理第29-34页
    4.1.2 块嵌套环算法原理第34-37页
    4.1.3 KMS算法流程第37-38页
  4.2 基于降维的K-中心点聚类Skyline查询算法第38-43页
    4.2.1 协方差第38-41页
    4.2.2 相关系数第41-42页
    4.2.3 PC-KMS算法流程第42-43页
  4.3 本章小结第43-44页
第5章 实验分析与应用第44-52页
  5.1 实验设计第44页
  5.2 实验数据和实验环境第44-45页
  5.3 实验结果与分析第45-49页
    5.3.1 KMS算法的实验结果与分析第45-49页
    5.3.2 PC-KMS算法的实验结果与分析第49页
  5.4 应用案例第49-51页
    5.4.1 案例数据集第50页
    5.4.2 案例演示第50-51页
  5.5 本章小结第51-52页
第6章 总结与展望第52-54页
  6.1 总结第52页
  6.2 展望第52-54页
参考文献第54-58页
致谢第58-59页

本篇论文共59页,点击这进入下载页面
 
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