基于两种改进的聚类算法对新浪微博用户信息的研究

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基于两种改进的聚类算法对新浪微博用户信息的研究

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基于两种改进的聚类算法对新浪微博用户信息的研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-6页
目录	第6-8页
1 引言	第8-13页
· 研究背景和意义	第8-9页
· 研究背景	第8页
· 研究意义	第8-9页
· 微博用户研究的概述	第9-12页
· 关于微博用户特征研究的概述	第9-11页
· 关于聚类算法研究的概述	第11-12页
· 本文的主要工作	第12页
· 本文的结构安排	第12页
· 本章小结	第12-13页
2 聚类分析的理论介绍	第13-20页
· 聚类基本概念	第13-14页
· 聚类的概述	第13页
· 不同的聚类类型	第13-14页
· 主要聚类算法	第14-17页
· 基于划分的方法	第14-15页
· 基于层次的方法	第15页
· 基于模型的方法	第15-16页
· 基于网格的方法	第16页
· 基于密度的方法	第16-17页
· 聚类的评价比较	第17-19页
· 聚类过程评价	第17-18页
· 聚类结果评价	第18-19页
· 本章小结	第19-20页
3 数据分析的准备工作	第20-35页
· 样本数据的收集	第20-21页
· 样本数据的描述性统计分析	第21-34页
· 离散型数据的描述性统计分析	第21-27页
· 连续型数据的描述性统计分析	第27-31页
· 所有数据的描述性统计分析	第31-34页
· 本章小结	第34-35页
4 微博用户特征样本数据的聚类分析	第35-55页
· 样本数据的预处理以及特点介绍	第35-36页
· 样本数据的预处理	第35页
· 样本数据的预处理	第35-36页
· 基于划分的方法	第36-43页
· 传统 K-Means 算法的在在实际应用中的不足	第36-37页
· 改进后 K-Means 算法的理论介绍	第37-38页
· 改进后 K-Means 算法的应用过程	第38-39页
· 改进后 K-Means 算法的聚类结果	第39-43页
· 基于层次的方法	第43-54页
· 传统层次聚类算法在实际应用中的不足	第43-44页
· TwoSep 算法的理论介绍	第44-47页
· TwoStep 算法的应用过程	第47-50页
· Two-Sep 算法的聚类结果分析	第50-54页
· 本章小结	第54-55页
5 聚类结果的评估	第55-60页
· 聚类评价方法	第55页
· 非监督的聚类评价方法	第55-57页
· Dunn 指数（The Dunn index）	第55-56页
· 轮廓指数（The Silhouette index）	第56-57页
· Davies-Bouldin 指数（The Davies-Bouldin index）	第57页
· 对聚类评价方法的应用（具体计算过程，程序包说明）	第57-58页
· 对聚类评价结果的分析	第58页
· 本章小结	第58-60页
6 总结与展望	第60-61页
· 总结	第60页
· 展望	第60-61页
参考文献	第61-63页
附录	第63-66页
致谢	第66-67 页

本篇论文共67页，点击这进入下载页面。

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