首页> 中文学位 >面向类别矩阵对象数据的聚类算法研究
【6h】

面向类别矩阵对象数据的聚类算法研究

代理获取

目录

第一章 绪论

1.1研究背景与意义

1.2国内外研究现状

1.3 本文研究内容

1.4本文结构安排

第二章 相关数据算法介绍

2.1 k-modes算法

2.2 Fuzzy k-modes算法

2.3全局更新类中心算法

2.4启发更新类中心算法

2.5本章小结

第三章 类别矩阵对象数据的BC-k-modes聚类算法

3.1对象间的相异性度量

3.2簇间信息

3.3 BC-k-modes聚类算法

3.4 实验分析

3.5 本章小结

第四章 基于簇间信息对于类别矩阵对象数据的模糊聚类算法

4.1对象间的相异性度量

4.2簇间信息

4.3启发式更新类中心

4.4 Fuzzy BC-k-modes聚类算法

4.5数据实验

4.6本章小结

第五章 总结与展望

5.1 总结

5.2 展望

参考文献

攻读硕士学位期间的研究成果

致谢

个人简况及联系方式

声明

展开▼

著录项

  • 作者

    余曼;

  • 作者单位

    山西大学;

  • 授予单位 山西大学;
  • 学科 统计学
  • 授予学位 硕士
  • 导师姓名 李顺勇;
  • 年度 2021
  • 页码
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 TP3S11;
  • 关键词

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号