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最小生成树平滑支持向量机聚类算法研究及其应用
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最小生成树平滑支持向量机聚类算法研究及其应用
论文目录
摘要
第1-5 页
Abstract
第5-11 页
引言
第11-13 页
第一章 绪论
第13-26 页
· 数据挖掘技术
第13-16 页
· 数据挖掘的概念
第13-14 页
· 数据挖掘的分类
第14-16 页
· 聚类算法
第16-23 页
· 聚类的概念
第16-17 页
· 聚类算法的分类
第17-23 页
· 论文结构和创新点
第23-26 页
第二章 支持向量机及其聚类算法
第26-38 页
· 统计学习理论
第27-31 页
· VC维
第27-28 页
· 学习过程一致性概念和关键定理
第28 页
· 结构风险最小化原则
第28-31 页
· 支持向量机
第31-32 页
· 基于支持向量机的聚类算法
第32-38 页
· 支持向量机的聚类算法的基本思想
第33 页
· 聚类的数学描述
第33-35 页
· 特征空间类簇的标识
第35-36 页
· 聚类核函数的选取
第36 页
· 支持向量机聚类算法的分析
第36-38 页
第三章 基于平滑技术聚类支持向量点的计算方法
第38-48 页
· 支持向量机的求解算法综述
第39-42 页
· 块算法
第39 页
· 分解算法
第39-40 页
· 序贯最小优化算法
第40-41 页
· 平滑支持向量机
第41-42 页
· 基于平滑技术的聚类支持向量点的求解
第42-48 页
· 加函数和p函数
第42-43 页
· 平滑技术的聚类支持向量点的求解算法
第43-46 页
· 优化算法
第46-48 页
第四章 基于最小生成树的聚类标识算法
第48-56 页
· 最小生成树聚类算法
第49-53 页
· 最小生成树概念
第49 页
· 特征空间距离度量方法
第49-50 页
· 基于最小生成树的特征空间数据表示
第50-52 页
· 最小生成树聚类的定义
第52-53 页
· 最小生成树生成算法
第53 页
· 基于最小生成树聚类标识算法
第53-56 页
第五章 基于最小生成树的平滑支持向量机聚类算法实验
第56-68 页
· 算法实验
第56-68 页
· 实验数据选择
第56-57 页
· 算法参数实验
第57-61 页
· 算法比较实验
第61-66 页
· 与传统支持向量机聚类算法的比较实验
第66-68 页
第六章 MST-SSVC聚类算法在农保调查数据中的应用
第68-72 页
· 需求分析
第68 页
· 数据的前期处理
第68-69 页
· 类别描述
第69-70 页
· 对政策制定的影响
第70-72 页
第七章 结论与展望
第72-73 页
参考文献
第73-76 页
致谢
第76页
本篇论文共
76
页,
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