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基于划分的聚类算法的改进及其应用
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基于划分的聚类算法的改进及其应用
论文目录
摘要
第1-5页
Abstract
第5-9页
第1章 绪论
第9-13页
1.1 研究背景及意义
第9-10页
1.2 国内外研究现状
第10-12页
1.3 本文主要研究内容
第12-13页
第2章 聚类分析算法相关知识
第13-22页
2.1 聚类分析的基本概念
第13-14页
2.2 聚类分析中的数据结构及类型
第14-16页
2.3 聚类分析中的度量方式与准则函数
第16-19页
2.4 常见的聚类算法介绍
第19-22页
第3章 基于MapReduce框架的K-means聚类算法的改进
第22-32页
3.1 K-means聚类算法的相关理论
第22-23页
3.2 K-means聚类算法的优缺点及MapReduce编程模型
第23-25页
3.2.1 K-means聚类算法优缺点
第23-24页
3.2.2 MapReduce编程模型
第24-25页
3.3 K-means聚类算法的并行化实现
第25-28页
3.3.1 改进MapReduce并行编程模型
第25页
3.3.2 设计K-means聚类算法并行化处理过程
第25-27页
3.3.3 K-means聚类算法的改进
第27-28页
3.4 实验结果及分析
第28-32页
3.4.1 实验环境和数据选取
第28页
3.4.2 实验结果分析
第28-32页
第4章 并行化K-means聚类算法在实际数据集上的应用
第32-42页
4.1 K-means聚类算法应用介绍
第32页
4.2 Uber出租车数据聚类分析
第32-36页
4.2.1 数据集描述及数据预处理
第33-34页
4.2.2 实验结果分析
第34-36页
4.3 糖尿病数据诊断预测
第36-42页
4.3.1 数据集描述及数据预处理
第36-40页
4.3.2 实验结果分析
第40-42页
第5章 结论与展望
第42-43页
5.1 结论
第42页
5.2 展望
第42-43页
参考文献
第43-48页
在学研究成果
第48-49页
致谢
第49页
本篇论文共
49
页,
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。
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