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基于核心点的大数据聚类算法
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基于核心点的大数据聚类算法
论文目录
摘要
第1-5页
abstract
第5-10页
第一章 绪论
第10-19页
1.1 研究背景
第10-11页
1.2 聚类分析
第11-16页
1.2.1 聚类概述
第11-13页
1.2.2 相似性度量
第13-15页
1.2.3 有效性评价
第15-16页
1.3 文章主要研究工作
第16-17页
1.3.1 提出一种基于相似性的抽样方法
第16-17页
1.3.2 将性能优异的传统聚类算法推广到大数据聚类
第17页
1.4 文章章节安排
第17-19页
第二章 聚类算法概述
第19-29页
2.1 传统聚类算法概述
第19-24页
2.1.1 划分聚类算法
第19-21页
2.1.2 层次聚类算法
第21-22页
2.1.3 基于密度的聚类算法
第22-23页
2.1.4 基于网格的聚类算法
第23-24页
2.2 近邻传播聚类算法
第24页
2.3 大数据聚类算法概述
第24-29页
2.3.1 CURE算法
第26-27页
2.3.2 BIRCH算法
第27-28页
2.3.3 CLARA/CLARANS算法
第28-29页
第三章 基于核心点的大数据聚类框架
第29-36页
3.1 核心点选取与大数据分组
第29-32页
3.1.1 基于相似性的核心点选取
第30-31页
3.1.2 基于核心点的大数据分组
第31-32页
3.2 核心集聚类及推广到大数据聚类
第32页
3.3 实验与分析
第32-36页
3.3.1 实验数据集描述
第32-33页
3.3.2 r_c对核心点分布的影响
第33-34页
3.3.3 参数λ对核心点分布的影响
第34-36页
第四章 CBSC:基于核心点的大数据谱聚类算法
第36-40页
4.1 谱聚类回顾
第36页
4.2 近似谱聚类
第36-37页
4.3 CBSC的算法实现及复杂度分析
第37页
4.4 实验比较与分析
第37-40页
4.4.1 数据集的规模
第38-39页
4.4.2 CBSC与SC的对比实验
第39-40页
第五章 CBAP:基于核心点的大数据AP算法
第40-44页
5.1 近邻传播聚类算法回顾
第40页
5.2 基于核心点的大数据近邻传播算法(CBAP)
第40-41页
5.3 实验比较与分析
第41-44页
5.3.1 CBAP算法的有效性的实验
第42页
5.3.2 CBAP算法与AP算法的对比实验
第42-44页
第六章 总结与展望
第44-46页
参考文献
第46-49页
致谢
第49-50页
在学期间的研究成果及发表的学术论文
第50页
本篇论文共
50
页,
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。
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