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基于局部中心量度的聚类算法研究

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基于局部中心量度的聚类算法研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-19页
第一章 绪论第19-36页
  1.1 聚类简介第19-20页
  1.2 有代表性的聚类算法第20-32页
    1.2.1 分割聚类法第20-21页
    1.2.2 层次聚类法第21-22页
    1.2.3 密度聚类法第22-26页
    1.2.4 网格聚类法第26-27页
    1.2.5 模型聚类法第27页
    1.2.6 其他聚类算法第27-31页
    1.2.7 小结第31-32页
  1.3 聚类评价指标第32-34页
    1.3.1 聚类纯度第32-33页
    1.3.2 RI指标和ARI指标第33-34页
    1.3.3 NMI指标第34页
  1.4 本文结构及实验代码第34-36页
第二章 meanshift与局部中心量度第36-67页
  2.1 meanshift第36-41页
    2.1.1 meanshift的定义第36-39页
    2.1.2 meanshift的主要应用第39-41页
  2.2 局部中心量度第41-48页
    2.2.1 局部密度第42-43页
    2.2.2 基于meanshift的局部中心量度第43-47页
    2.2.3 采用随机策略估计ζ_(CE)和ζ_(CO)第47-48页
  2.3 实验对比与分析第48-66页
    2.3.1 局部中心量度的直观评判第48-54页
    2.3.2 在高斯数据集上的性能评判第54-63页
    2.3.3 在真实世界数据集上的性能评判第63-66页
  2.4 本章小结第66-67页
第三章 局部引力模型与局部中心量度第67-84页
  3.1 引言第67页
  3.2 相关工作第67-69页
    3.2.1 常见引力聚类算法第68页
    3.2.2 k近邻版本的meanshift第68-69页
  3.3 局部引力模型第69-75页
  3.4 局部中心量度间的对比讨论第75-76页
  3.5 实验对比与分析第76-82页
    3.5.1 局部中心量度的直观评判第76-77页
    3.5.2 在高斯数据集上的性能评判第77-82页
    3.5.3 在真实世界数据集上的性能评判第82页
  3.6 本章小结第82-84页
第四章 基于局部引力模型的聚类算法第84-105页
  4.1 引言第84页
  4.2 局部引力聚类算法第84-91页
    4.2.1 算法准备第85页
    4.2.2 聚类过程概述第85页
    4.2.3 粗略分类第85-86页
    4.2.4 相互连接第86-90页
    4.2.5 算法复杂度分析第90-91页
    4.2.6 算法参数第91页
  4.3 局部代理点通信聚类算法第91-95页
    4.3.1 聚类过程概述第91-92页
    4.3.2 选举局部代理点第92-93页
    4.3.3 相互连接通信第93-94页
    4.3.4 算法复杂度分析第94-95页
    4.3.5 算法参数第95页
  4.4 相关聚类算法间的比较第95-97页
    4.4.1 相关聚类算法概述第95-96页
    4.4.2 LGC算法和DBSCAN算法第96-97页
    4.4.3 CLA算法与密度峰值聚类算法第97页
  4.5 实验对比与分析第97-103页
    4.5.1 聚类效果的直观评价第97-99页
    4.5.2 在真实世界数据集上的性能评价第99-103页
  4.6 本章小结第103-105页
第五章 非参数检验技术评价聚类算法第105-147页
  5.1 引言第105-107页
  5.2 Friedman检验与多重比较检验第107-115页
    5.2.1 Friedman检验第107-112页
    5.2.2 Friedman对齐检验第112-113页
    5.2.3 多重比较检验第113-115页
  5.3 秩的计算方法第115-124页
    5.3.1 相关定义第116页
    5.3.2 朴素求秩法第116-117页
    5.3.3 权值求秩法第117-121页
    5.3.4 整体求秩法第121-122页
    5.3.5 整体权值求秩法第122-124页
  5.4 改进的Friedman检验与实验分析第124-140页
    5.4.1 人工数据上的非参数检验第126-134页
    5.4.2 真实世界数据上的非参数检验第134-140页
  5.5 多性能指标下的非参数检验第140-146页
  5.6 本章小结第146-147页
结论与展望第147-148页
参考文献第148-158页
附录第158-191页
攻读博士学位期间取得的研究成果第191-192页
致谢第192-193页
附件第193页

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