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基于群体智能的多目标聚类算法研究

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基于群体智能的多目标聚类算法研究
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-8页
第一章 绪论第8-13页
  · 研究背景及意义第8页
  · 聚类分析第8-11页
    · 基本概念第8-9页
    · 数据类型第9-10页
    · 聚类模型及算法的研究与应用第10-11页
  · 本文主要研究内容及组织结构第11-13页
第二章 基础理论及相关文献综述第13-24页
  · 本文聚类算法的理论基础第13-19页
    · 目标函数优化型聚类算法第13-18页
    · 聚类算法的评估第18-19页
  · 基于群体智能优化的聚类算法研究第19-21页
    · 群体智能优化算法第19-20页
    · 融入群体智能优化的混合聚类算法第20-21页
  · 多目标聚类算法研究第21-23页
    · 多目标优化理论第21页
    · 多目标聚类算法第21-23页
  · 本章小结第23-24页
第三章 基于萤火虫优化的K-调和均值聚类算法第24-37页
  · 本章算法背景研究概述第24-25页
  · 融合并行混沌萤火虫算法的KHM聚类第25-32页
    · 并行混沌局部搜索策略改进的FA第25-27页
    · 混合聚类算法KHM-PCLSFA第27-28页
    · 实验结果分析第28-32页
  · 采用特征加权距离的KHM改进算法第32-36页
    · 采用特征加权距离的WKHM第32-33页
    · 采用特征加权距离的WFKHM第33-34页
    · 实验结果分析第34-36页
  · 本章小结第36-37页
第四章 基于核的属性加权多目标聚类算法第37-53页
  · 属性加权聚类算法的研究背景分析第37-38页
  · 多目标属性加权核聚类算法第38-42页
    · 局部自适应属性加权核聚类算法第38-39页
    · 目标函数的计算第39-40页
    · 算法的编码以及遗传算子第40-42页
  · 基于投影坐标与聚类集成策略选取最终解第42-43页
  · 实验分析第43-52页
    · 数据集及各算法参数设置第43-45页
    · 实验结果对比分析第45-52页
  · 本章小结第52-53页
第五章 面向分类属性数据的多目标聚类算法第53-68页
  · 分数型数据聚类算法的研究背景分析第53-54页
  · 多目标模糊中心点聚类算法第54-58页
    · 分类数据的相似性度量第54-55页
    · 本章算法的目标函数第55-56页
    · 多目标进化的具体步骤第56-58页
  · 基于采样获取相似统计分布的模糊中心点第58-60页
  · 实验分析第60-67页
    · 实验数据集及预处理第60页
    · 本章中相关算法的描述第60-61页
    · 实验结果对比分析第61-67页
  · 本章小结第67-68页
第六章 主要结论与展望第68-70页
  主要结论第68-69页
  展望第69-70页
致谢第70-71页
参考文献第71-77页
附录: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文第77页

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