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王;学位论文作者:互;皮学位论文使用授权声明弓日学位论文原创性声明日期:琁≥年石萑日期:冢瑉年占月本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。本人在导师指导下完成的论文及相关的职务作品,知识产权归属郑州大学。根据郑州大学有关保留、使用学伊论文的规定,同意学校保留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅;本人授权郑州大学可以将本学位论文的全部或部分编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或者其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。本人离校后发表、使用学位论文或与该学位论文直接相关的学术论文或成果时,第一署名单位仍然为郑州大学。保密论文在解密后应遵守此规定。学位论文作者:
的聚类边界检测算法叫。在多个真实数据集上的实验结果表明算法了一种新的聚类边界检测算法叫。通过多个数据集上的实验的对比结摘要随着互联网技术和信息技术的迅猛发展,人类社会进入了信息时代。信息时化。聚类边界是一个新兴的研究方向具有广泛地应用前景,可应用于生物学、据对象,对这类数据对象的研究具有实用价值。例如:进行产品市场调查时,特征进行分析,并相应调整公司营销策略来争取这类顾客,比盲目的争取那些种提取该类数据对象的方法,本文针对现有聚类边界算法中的以下两个方面进攵阅壳岸跃劾啾呓绲难芯恐饕<性诙允道嘈褪莸木劾啾呓绲募进行了相关研究。给出了表征分类数据对象同所属类亲疏关系边界度定义和分代的一个显著的特点就是人们所面对的信息和对信息的需求剧增。如何从这些信息中获取有用的知识是人们需要解决的一个问题。数据挖掘技术可以较好的满足人们对信息提炼的需求。聚类是数据挖掘中一个重要的分支,而聚类边界检测是对聚类的进一步的细传染病学、统计学、基因工程等多个领域。聚类边界是具有多个聚类特征的数可以通过对这类对公司产品感兴趣但并没有成为公司消费者的被调查者的信息对公司产品没有丝毫兴趣的消费者的成功率要高得多。聚类边界检测算法是一行相关研究并取得相应的成果,具体如下:测而尚未对分类数据聚类边界进行相关研究的问题,本文对分类数据聚类边界类数据聚类边界的形式化定义,利用证据积累的思想提出了一种针对分类数据可以有效的提取高维分类数据集中聚类的边界。攵韵钟兴惴ǘ员呓绲奶崛【ǘ炔桓吆筒荒苡行コ肷娜钡悖岷算法中的正、负半邻域思想和算法中的联合熵的思想的基础上提出果表明惴ㄔ诰劾啾呓缣崛【ǘ群陀行コ肷椒矫娑济飨杂庞誐算法和算法。关键字:数据挖掘:聚类;边界点;分类数据;证据积累
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摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.浴萃诰蛴刖劾喾治觥掷嗍莸木劾啾呓缂觳饧际酢目录研究背景及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯研究内容与思路⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯论文的组织结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯数据挖掘概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..聚类分析综述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..聚类边界综述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..算法提出⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..基本概念⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯....................................................
芙峒跋乱徊焦ぷ髡雇诹:响氐腂呓缂觳夥椒ā参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..个人简历及发表论文情况⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..论文总结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..实验环境及数据集说明⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..实验结果及分析⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.时间复杂度分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..结论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯算法提出⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..基本概念⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..边界检测算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.实验结果及分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯下一步工作⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.
研究背景及意义知识,发掘其中潜在的关联及规则已成为人们对信息的一种迫切要求。,成为国内