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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

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