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数值型大数据基于密度的聚类算法研究

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数值型大数据基于密度的聚类算法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第一章 绪论第10-20页
  1.1 研究背景及意义第10-14页
    1.1.1 研究背景第10-12页
    1.1.2 研究意义第12-14页
  1.2 国内外研究现状第14-17页
    1.2.1 基于密度的聚类第14-16页
    1.2.2 基于MapReduce的海量数据聚类第16-17页
  1.3 本文主要研究工作第17-19页
  1.4 本文主要组织结构第19-20页
第二章 相关技术第20-32页
  2.1 DBSCAN第20-22页
    2.1.1 基本定义第20-21页
    2.1.2 算法描述第21-22页
    2.1.3 算法分析第22页
  2.2 MapReduce和Hadoop第22-28页
    2.2.1 MapReduce第22-25页
    2.2.2 Hadoop第25-28页
  2.3 Entropy第28-29页
  2.4 本章小结第29-32页
第三章 基于密度和信息熵的聚类算法第32-42页
  3.1 算法概述第32-36页
  3.2 算法描述第36-39页
    3.2.1 基本定义第36-37页
    3.2.2 数据预处理算法第37-38页
    3.2.3 基于信息熵的合并聚类算法第38-39页
  3.3 算法分析第39-40页
  3.4 本章小结第40-42页
第四章 动态确定最优聚类数量的聚类算法第42-50页
  4.1 算法概述第42-43页
  4.2 算法描述第43-48页
    4.2.1 聚类质量评价指标第43-45页
    4.2.2 基于MapReduce的数据预处理算法第45-46页
    4.2.3 动态确定最优聚类数量算法第46-47页
    4.2.4 基于MapReduce的合并聚类算法第47-48页
  4.3 本章小结第48-50页
第五章 实验结果与分析第50-60页
  5.1 实验数据第50-51页
  5.2 Hadoop平台搭建第51页
  5.3 结果分析第51-57页
    5.3.1 数据预处理算法第51-53页
    5.3.2 最优聚类评价指标第53-55页
    5.3.3 基于MapReduce的OP-ENDBSCAN算法第55-57页
  5.4 本章小结第57-60页
第六章 结论第60-62页
  6.1 结论第60-61页
  6.2 展望第61-62页
参考文献第62-66页
作者简介第66页
作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文第66-68页
致谢第68页

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