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基于密度的不确定数据聚类算法
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基于密度的不确定数据聚类算法
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-6页
第一章 绪论第10-24页
　　　　1.1 研究背景及意义第10-11页
　　　　1.2 不确定性数据算法的研究现状第11-12页
　　　　1.3 聚类分析第12-13页
　　　　　　　　1.3.1 聚类概述第12页
　　　　　　　　1.3.2 聚类过程第12-13页
　　　　1.4 数据相似性度量和有效性评价第13-16页
　　　　　　　　1.4.1 相似性度量第13-15页
　　　　　　　　1.4.2 有效性评价第15-16页
　　　　1.5 传统聚类算法第16-19页
　　　　　　　　1.5.1 基于密度的聚类算法第17-18页
　　　　　　　　1.5.2 其它的聚类算法第18-19页
　　　　1.6 不确定性数据概述第19-20页
　　　　　　　　1.6.1 不确定性数据的来源第19页
　　　　　　　　1.6.2 不确定性数据的分类第19-20页
　　　　1.7 不确定性数据聚类算法第20-22页
　　　　　　　　1.7.1 基于划分的不确定性聚类算法第20-21页
　　　　　　　　1.7.2 基于密度的不确定性聚类算法第21-22页
　　　　1.8 本文的主要研究工作及内容安排第22-24页
　　　　　　　　1.8.1 主要研究工作第22-23页
　　　　　　　　1.8.2 内容安排第23-24页
第二章 基于联系数的位置不确定性聚类算法第24-35页
　　　　2.1 联系数基本理论第24-28页
　　　　　　　　2.1.1 联系数的种类第24-25页
　　　　　　　　2.1.2 联系数的运算第25-26页
　　　　　　　　2.1.3 联系数的态势值第26-27页
　　　　　　　　2.1.4 联系数中联系分量的取值第27-28页
　　　　2.2 联系数来表示位置不确定性对象第28-29页
　　　　2.3 UDBSCAN算法和UNBC算法以及实验结果第29-32页
　　　　　　　　2.3.1 算法描述第29-31页
　　　　　　　　2.3.2 人工数据集描述第31页
　　　　　　　　2.3.3 实验结果及分析第31-32页
　　　　2.4 UNBCP算法以及实验结果第32-35页
　　　　　　　　2.4.1 算法描述第32-33页
　　　　　　　　2.4.2 人工数据集实验结果第33页
　　　　　　　　2.4.3 真实数据实验结果第33-34页
　　　　　　　　2.4.4 UNBCP算法复杂度分析第34-35页
第三章 基于J-S散度的不确定性聚类算法第35-45页
　　　　3.1 现存的相似性度量的局限性第35-37页
　　　　　　　　3.1.1 几何距离度量第35-36页
　　　　　　　　3.1.2 概率分布距离度量第36-37页
　　　　3.2 数据的建模第37-38页
　　　　3.3 不确定数据的J-S散度第38-39页
　　　　3.4 NBC-JS算法及实验结果第39-45页
　　　　　　　　3.4.1 算法描述以及复杂度分析第39-40页
　　　　　　　　3.4.2 人工数据集描述第40-42页
　　　　　　　　3.4.3 人工数据集实验第42-43页
　　　　　　　　3.4.4 真实数据集实验第43-45页
第四章 总结与展望第45-47页
参考文献第47-51页
致谢第51-52页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第52页

本篇论文共52页，点击这进入下载页面。
 
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