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基于密度的数据流聚类方法研究

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基于密度的数据流聚类方法研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-13页
第1章 绪论第13-32页
  1.1 研究背景、目的和意义第13-15页
  1.2 国内外的研究现状第15-29页
    1.2.1 数据流聚类第15-21页
    1.2.2 基于密度的微聚类数据流算法第21-25页
    1.2.3 基于网格密度的数据流算法第25-29页
  1.3 论文的研究内容第29-30页
  1.4 论文的组织结构第30-32页
第2章 不确定数据流聚类方法研究第32-50页
  2.1 问题提出第32-33页
  2.2 相关研究基础第33-37页
    2.2.1 不确定数据聚类第33-34页
    2.2.2 不确定数据流聚类第34-35页
    2.2.3 数据空间划分方法第35-37页
  2.3 基本概念第37-40页
    2.3.1 不确定数据流的表示第37-38页
    2.3.2 单元格的平均期望距离及网格概率密度第38-39页
    2.3.3 网格密度阈值与格簇第39-40页
  2.4 基于网格密度的不确定数据流聚类算法DBUSC第40-43页
    2.4.1 聚类与更新第41-43页
    2.4.2 性能分析第43页
  2.5 实验及结果分析第43-48页
    2.5.1 实验数据及参数设定第43-44页
    2.5.2 聚类质量分析第44-46页
    2.5.3 聚类处理时间分析第46-47页
    2.5.4 参数影响分析第47-48页
  2.6 本章小结第48-50页
第3章 基于代表点的数据流聚类方法研究第50-70页
  3.1 问题提出第50-51页
  3.2 相关研究基础第51-54页
    3.2.1 基于密度聚类的基本原理第51-53页
    3.2.2 扩展的基于密度的聚类方法第53-54页
  3.3 基本概念第54-59页
    3.3.1 代表点模型第54-57页
    3.3.2 时态权重第57-58页
    3.3.3 簇结构第58-59页
  3.4 基于代表点的数据流聚类算法RB-Stream第59-62页
  3.5 实验结果分析第62-69页
    3.5.1 实验数据及参数设定第62-64页
    3.5.2 聚类质量分析第64-67页
    3.5.3 聚类处理时间分析第67-68页
    3.5.4 参数影响分析第68-69页
  3.6 本章小结第69-70页
第4章 基于共享最近邻密度的数据流聚类方法研究第70-90页
  4.1 问题提出第70-71页
  4.2 相关研究基础第71-74页
    4.2.1 不同密度簇的聚类方法第71-73页
    4.2.2 滑动窗口技术第73-74页
  4.3 基本概念第74-77页
    4.3.1 k最近邻图与共享最近邻相似度第74-75页
    4.3.2 共享最近邻图与SNN密度第75-76页
    4.3.3 离群点与簇的桥接第76-77页
  4.4 基于共享最近邻的演化数据流聚类算法SNDStream第77-81页
    4.4.1 算法基本思想与结构第77-78页
    4.4.2 聚簇维护第78-81页
  4.5 实验及结果分析第81-89页
    4.5.1 实验数据第81-82页
    4.5.2 聚类质量第82-84页
    4.5.3 聚类有效性第84-86页
    4.5.4 参数影响分析第86-89页
  4.6 本章小结第89-90页
第5章 分布式数据流聚类方法研究第90-106页
  5.1 问题提出第90-91页
  5.2 相关研究基础第91-94页
    5.2.1 分布式数据处理方式第91-92页
    5.2.2 分布式数据流挖掘第92-93页
    5.2.3 分布式数据流聚类第93-94页
  5.3 基本概念第94-95页
    5.3.1 分布式数据流模型第94-95页
    5.3.2 概要结构与局部模型第95页
  5.4 基于代表点的分布式数据流聚类算法RB-DDSC第95-100页
    5.4.1 算法基本思想第95-96页
    5.4.2 远程站点处理第96-98页
    5.4.3 协调站点处理第98-100页
  5.5 实验及结果分析第100-105页
    5.5.1 聚类质量分析第101-102页
    5.5.2 算法运行效率分析第102-103页
    5.5.3 算法通信量分析第103-104页
    5.5.4 参数影响分析第104-105页
  5.6 本章小结第105-106页
结论第106-108页
参考文献第108-119页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果第119-120页
致谢第120-121页
个人简历第121页

本篇论文共121页,点击这进入下载页面
 
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