基于衰减窗口与剪枝链表树的高维数据流聚类算法研究

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基于衰减窗口与剪枝链表树的高维数据流聚类算法研究

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基于衰减窗口与剪枝链表树的高维数据流聚类算法研究

论文目录
摘要	第1-7 页
ABSTRACT	第7-11 页
第一章绪论	第11-18 页
· 研究背景及意义	第11-13 页
· 国内外研究现状	第13-15 页
· 本文的主要工作	第15-16 页
· 本文的组织结构	第16-18 页
第二章聚类基本技术	第18-28 页
· 聚类算法简介	第18-23 页
· 聚类分析的基本概念	第18-19 页
· 聚类方法分类及发展	第19-22 页
· 聚类方法的实际应用	第22-23 页
· 面向数据流的聚类算法	第23-24 页
· 数据流聚类算法的特点	第23 页
· 数据流对聚类技术的要求	第23-24 页
· 高维数据流聚类	第24-27 页
· 基本概念	第24 页
· 相关热门技术介绍	第24-27 页
· 本章小结	第27-28 页
第三章概要数据结构PL-Tree	第28-35 页
· CELL TREE概要数据结构	第28-30 页
· 问题描述	第28-29 页
· CELL TREE的特点	第29-30 页
· PL-Tree概要数据结构	第30-33 页
· 问题描述及相关概念	第30 页
· PL-Tree结构设计	第30-33 页
· PL-Tree的特点	第33-34 页
· 本章小结	第34-35 页
第四章高维数据流聚类算法—PLStream算法研究	第35-44 页
· 算法的基本思想	第35 页
· 算法总体框架	第35-36 页
· 剪枝策略	第36-37 页
· 算法详细描述	第37-43 页
· PL-Tree的创建	第37-38 页
· PL-Tree的更新	第38-43 页
· 聚类输出	第43 页
· 本章小结	第43-44 页
第五章实验结果分析与讨论	第44-50 页
· 实验环境与测试数据	第44 页
· 算法性能测试	第44-48 页
· 执行效率	第45-46 页
· 内存使用量	第46-47 页
· 聚类效果	第47-48 页
· 剪枝效果分析	第48-49 页
· 本章小结	第49-50 页
第六章总结与展望	第50-52 页
· 总结	第50-51 页
· 展望	第51-52 页
附录研究生期间公开发表的学术论文和参与科研项目情况	第52-53 页
参考文献	第53-59 页
致谢	第59 页

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