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基于势能场模型的层次优化聚类算法研究

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基于势能场模型的层次优化聚类算法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第1章 引言第9-18页
  1.1 研究背景及意义第9-10页
    1.1.1 研究背景第9页
    1.1.2 研究意义第9-10页
  1.2 国内外研究现状第10-15页
    1.2.1 传统聚类算法第11-14页
    1.2.2 基于势能场模型的聚类算法第14-15页
  1.3 论文的主要研究内容与创新第15-17页
  1.4 论文的组织结构第17-18页
第2章 基于势能场模型的改进聚类算法第18-33页
  2.1 密度峰搜索聚类算法的研究与分析第18-23页
    2.1.1 密度峰搜索聚类算法的原理和实现流程第18-21页
    2.1.2 优化方向分析第21-23页
  2.2 势能场模型第23-26页
    2.2.1 势能场模型的原理第23-25页
    2.2.2 边缘加权树的构造第25-26页
  2.3 基于势能场模型的密度峰搜索聚类算法第26-32页
    2.3.1 基于离散程度的决策值计算第27-28页
    2.3.2 基于正态分布的潜在聚类中心搜索第28-31页
    2.3.3 整合势能场模型的优化过程第31-32页
  2.4 本章小结第32-33页
第3章 基于势能场模型的层次优化方法第33-42页
  3.1 传统层次聚类算法第33-35页
    3.1.1 层次聚类的基本原理第33-34页
    3.1.2 类簇间距离计算方法第34-35页
  3.2 基于势能的类簇合并准则第35-38页
  3.3 基于势能场模型的层次优化聚类算法第38-41页
    3.3.1 结合类簇合并准则的层次优化第38-39页
    3.3.2 高势能类簇的处理第39页
    3.3.3 改进聚类算法的完整实现流程及分析第39-41页
  3.4 本章小结第41-42页
第4章 实验分析与应用案例第42-62页
  4.1 实验设置第42-46页
    4.1.1 实验环境及数据集第42-43页
    4.1.2 实验对比算法第43-44页
    4.1.3 实验评估指标第44-46页
  4.2 实验结果分析第46-54页
    4.2.1 聚类质量分析第46-52页
    4.2.2 聚类效率分析第52-53页
    4.2.3 实验结论第53-54页
  4.3 出版传媒企业的读者细分应用第54-61页
    4.3.1 基于出版业的RFM模型第55-57页
    4.3.2 数据预处理及聚类第57-59页
    4.3.3 聚类结果及分析第59-61页
  4.4 本章小结第61-62页
第5章 总结与展望第62-64页
  5.1 工作总结第62-63页
  5.2 研究展望第63-64页
致谢第64-65页
参考文献第65-70页
攻读学位期间获得与学位论文相关的科研成果第70页

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