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大规模数据的谱聚类算法的设计与实现
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大规模数据的谱聚类算法的设计与实现
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-17页
　1.1 研究背景第11页
　1.2 研究意义第11-12页
　1.3 研究内容第12-15页
　　1.3.1 快速谱聚类算法的设计与实现第12-14页
　　1.3.2 并行谱聚类算法的设计与实现第14-15页
　　1.3.3 大规模数据的聚类分析系统第15页
　1.4 本研究论文组织结构第15-17页
第二章 相关概念及相关工作第17-27页
　2.1 算法核心与关键技术第17-22页
　　2.1.1 谱聚类算法第17-18页
　　2.1.2 近线形逼近K-means++（Kmc2）第18-20页
　　2.1.3 幂迭代算法第20-22页
　2.2 分布式计算相关概念第22-24页
　2.3 系统架构相关概念和技术第24-26页
　2.4 本章小结第26-27页
第三章 快速谱聚类算法的设计与实现第27-39页
　3.1 一种快速的谱聚类算法第27-32页
　　3.1.1 基于Kmc2的数据表示第27-30页
　　3.1.2 KSC第30-32页
　3.2 实验验证第32-37页
　　3.2.1 实验数据与实验协议第32-33页
　　3.2.2 有效性验证第33-34页
　　3.2.3 算法性能实验第34-36页
　　3.2.4 算法各阶段实验第36-37页
　3.3 本章小结第37-39页
第四章 并行谱聚类算法的设计与实现第39-51页
　4.1 并行化谱聚类算法Spark-KSC第39-44页
　　4.1.1 基于Kmc2的数据表示第40页
　　4.1.2 相似矩阵构建第40-41页
　　4.1.3 拉普拉斯矩阵求解第41-42页
　　4.1.4 特征向量计算第42-43页
　　4.1.5 K-means聚类第43-44页
　4.2 设计与实现第44-47页
　　4.2.1 新数据表示的实现第44-45页
　　4.2.2 相似矩阵和拉普拉斯矩阵的并行构建第45-46页
　　4.2.3 近似特征向量的并行求解第46页
　　4.2.4 K-means并行计算第46-47页
　4.3 实验验证第47-50页
　　4.3.1 实验环境与设置第47-48页
　　4.3.2 聚类效果第48页
　　4.3.3 算法性能第48-50页
　4.4 本章小结第50-51页
第五章 大规模数据的聚类分析系统第51-84页
　5.1 系统需求分析第51-57页
　　5.1.1 功能需求第51-57页
　　5.1.2 非功能需求第57页
　5.2 系统架构设计第57-60页
　　5.2.1 UI界面层第58-59页
　　5.2.2 Web服务层第59页
　　5.2.3 功能平台层第59-60页
　　5.2.4 数据存储层第60页
　5.3 系统详细设计与实现第60-74页
　　5.3.1 用户管理模块第61-64页
　　5.3.2 数据交换模块第64-66页
　　5.3.3 聚类分析模块第66-69页
　　5.3.4 结果展示模块第69-70页
　　5.3.5 数据库设计第70-74页
　5.4 系统测试第74-82页
　　5.4.1 测试环境第74-75页
　　5.4.2 功能测试第75-81页
　　5.4.3 性能测试第81-82页
　5.5 本章小结第82-84页
第六章 总结与展望第84-86页
　6.1 本文总结第84-85页
　6.2 展望第85-86页
参考文献第86-89页
致谢第89-90页
攻读学位期间取得的研究成果第90页

本篇论文共90页，点击这进入下载页面。
 
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