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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
本篇论文共
193
页,
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