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非均匀数据密度峰值聚类方法优化.docx

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非均匀数据密度峰值聚类方法优化

非均匀数据密度峰值聚类方法优化（1）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2非均匀数据密度峰值聚类方法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

相关工作．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1非均匀数据密度峰值聚类方法的研究进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2现有优化算法分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.3相关技术比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

理论框架与预备知识．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

3.1数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.2聚类算法基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.3密度估计方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.4峰值检测与定位．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

非均匀数据密度峰值聚类方法的优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

4.1问题定义与目标函数．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

4.2优化策略设计原则．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

4.3局部有哪些信誉好的足球投注网站与全局优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.4参数调优与算法稳定性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

5.1数据集选择与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

5.2实验环境与工具介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

5.3性能指标评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

5.4结果分析与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

6.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

6.2方法局限性与改进方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

6.3未来研究方向展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

非均匀数据密度峰值聚类方法优化（2）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

一、内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

二、背景知识．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

数据聚类概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

峰值聚类方法介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

非均匀数据密度问题分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

三、非均匀数据密度峰值聚类方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

方法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

峰值点识别与选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

聚类中心的确定与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

四、优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．

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