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多尺度分类挖掘方法

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多尺度分类挖掘方法
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-7页
1 绪论第11-20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12-17页
        1.2.1 分类挖掘第12-14页
        1.2.2 尺度转换第14-16页
        1.2.3 多尺度数据挖掘第16-17页
    1.3 论文主要研究内容第17-18页
    1.4 论文组织与架构第18-20页
2 分类挖掘第20-35页
    2.1 分类数据挖掘第20-22页
        2.1.1 分类挖掘概念第20页
        2.1.2 分类挖掘步骤第20-22页
    2.2 分类应用举例第22-23页
    2.3 分类算法第23-33页
        2.3.1 基于距离的分类第23-24页
        2.3.2 基于统计的分类第24-27页
        2.3.3 基于判别的分类第27-31页
        2.3.4 基于软计算的分类第31-33页
        2.3.5 其他分类算法第33页
    2.4 分类算法的评价标准第33-34页
    2.5 本章小结第34-35页
3 多尺度分类挖掘框架第35-47页
    3.1 分布式数据挖掘第35-38页
        3.1.1 分布式数据挖掘框架第35-37页
        3.1.2 分布式数据挖掘研究难题第37-38页
    3.2 多尺度数据挖掘第38-41页
        3.2.1 多尺度数据挖掘概念第38页
        3.2.2 多尺度数据挖掘步骤第38-39页
        3.2.3 多尺度数据挖掘应用举例第39-40页
        3.2.4 多尺度数据挖掘与分布式数据挖掘比较第40-41页
    3.3 多尺度分类架构第41-46页
        3.3.1 多尺度数据集构建第41-43页
        3.3.2 基准尺度选择第43-44页
        3.3.3 多尺度分类定义第44页
        3.3.4 多尺度分类实质第44-45页
        3.3.5 多尺度分类体系架构第45-46页
    3.4 本章小结第46-47页
4 多尺度分类算法第47-60页
    4.1 分类信息处理机制第47-48页
    4.2 尺度上推算法UAMSC第48-55页
        4.2.1 理论基础第49-50页
        4.2.2 算法的基本思想第50-51页
        4.2.3 算法描述第51-55页
    4.3 尺度下推算法DAMSC第55-59页
        4.3.1 理论基础第55-57页
        4.3.2 算法的基本思想第57页
        4.3.3 算法描述第57-59页
    4.4 本章小结第59-60页
5 实验与分析第60-71页
    5.1 数据集第60-61页
    5.2 实验环境第61页
    5.3 评价指标第61-62页
        5.3.1 CA第61页
        5.3.2 F1-score第61-62页
        5.3.3 NMI第62页
    5.4 实验结果第62-70页
        5.4.1 尺度上推第62-66页
        5.4.2 尺度下推第66-70页
    5.5 本章小结第70-71页
6 总结与展望第71-73页
    6.1 总结第71-72页
    6.2 展望第72-73页
参考文献第73-80页
致谢第80-81页
攻读学位期间取得的科研成果清单第81页

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