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基于耦合度量的多尺度聚类挖掘方法

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基于耦合度量的多尺度聚类挖掘方法
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-7页
1 绪论第11-19页
    1.1 选题背景及研究意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-16页
        1.2.1 多尺度数据挖掘第12-14页
        1.2.2 相似性度量方法第14-15页
        1.2.3 聚类数据挖掘第15-16页
    1.3 论文主要研究内容第16-17页
    1.4 论文组织架构第17-19页
2 多尺度聚类及相关研究第19-35页
    2.1 多尺度数据挖掘第19-27页
        2.1.1 多尺度聚类数据挖掘相关定义第19-21页
        2.1.2 多尺度聚类数据挖掘过程第21-22页
        2.1.3 多尺度数据挖掘分类第22-27页
    2.2 聚类算法第27-31页
        2.2.1 层次聚类第27-28页
        2.2.2 划分聚类第28-29页
        2.2.3 网格聚类第29-30页
        2.2.4 基于密度的聚类方法第30-31页
    2.3 相似性度量第31-34页
        2.3.1 数值属性的相似性度量第32-33页
        2.3.2 分类属性的相似性度量第33-34页
    2.4 本章小结第34-35页
3 耦合度量相似性第35-45页
    3.1 理论基础第35-36页
    3.2 基本框架第36-41页
        3.2.1 属性内相似性第38页
        3.2.2 属性间相似性第38-40页
        3.2.3 耦合度量相似性第40-41页
    3.3 理论分析第41-43页
        3.3.1 度量的有效性第41-43页
        3.3.2 时间复杂度第43页
    3.4 本章小结第43-45页
4 基于耦合度量的多尺度聚类理论第45-53页
    4.1 多尺度数据集第45-48页
        4.1.1 理论基础第45-46页
        4.1.2 多尺度划分方法第46-47页
        4.1.3 构建多尺度数据集第47-48页
    4.2 尺度选择第48-49页
    4.3 多尺度聚类第49-50页
        4.3.1 基于耦合度量的多尺度聚类实质第49-50页
        4.3.2 多尺度聚类架构第50页
    4.4 尺度转换第50-52页
        4.4.1 尺度转换分类第50-51页
        4.4.2 尺度转换的尺度效应第51-52页
    4.5 本章小结第52-53页
5 多尺度聚类算法第53-73页
    5.1 构建多尺度数据集第53-55页
        5.1.1 理论基础第53-54页
        5.1.2 构建方法第54-55页
    5.2 基准尺度聚类算法第55-58页
        5.2.1 理论基础第55-57页
        5.2.2 算法描述第57页
        5.2.3 算法伪代码第57-58页
    5.3 尺度上推算法第58-60页
        5.3.1 理论基础第58-59页
        5.3.2 算法过程第59页
        5.3.3 算法伪代码第59-60页
    5.4 尺度下推算法第60-62页
        5.4.1 理论基础第60-61页
        5.4.2 算法过程第61页
        5.4.3 算法伪代码第61-62页
    5.5 实验与分析第62-72页
        5.5.1 数据准备第62-63页
        5.5.2 实验结果评价标准第63-64页
        5.5.3 尺度上推实验结果与分析第61-67页
        5.5.4 尺度下推实验结果与分析第67-72页
    5.6 本章小结第72-73页
6 总结与展望第73-75页
    6.1 总结第73-74页
    6.2 展望第74-75页
参考文献第75-83页
致谢第83-84页
攻读学位期间取得的科研成果清单第84页

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