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

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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，点击这进入下载页面。

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