基于近邻思想和同步模型的聚类算法
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作者陈新泉|
出版社电子工业
ISBN9787121476921
出版时间2024-05
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定价59元
货号32055775
上书时间2024-06-28
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目录
第1章 聚类算法与空间索引结构基础
1.1 背景与意义
1.2 聚类算法简介
1.2.1 基于划分的聚类算法
1.2.2 层次聚类算法
1.2.3 密度聚类算法
1.2.4 网格聚类算法
1.2.5 模型聚类算法
1.2.6 图聚类算法
1.2.7 其他聚类算法
1.3 聚类算法的研究现状及发展趋势
1.4 同步聚类
1.4.1 同步的起源与发展
1.4.2 同步聚类的起源与发展
1.5 近邻思想及同步模型在聚类分析中的应用
1.6 空间索引结构基础
1.7 本书的主要内容
第2章 基于近邻图与单元网格图的聚类算法
2.1 基本概念及性质
2.2 基于近邻图的聚类算法
2.2.1 CNNG算法示例
2.2.2 CNNG算法描述
2.2.3 CNNG算法的复杂度分析
2.2.4 CNNG算法的改进
2.3 基于单元网格图的聚类算法
2.3.1 CGCG算法的预处理
2.3.2 CGCG算法预处理步骤的复杂度分析
2.3.3 CGCG算法描述
2.3.4 CGCG算法的复杂度分析
2.4 算法实现与改进的若干方法及细节
2.4.1 多维网格划分法
2.4.2 多维索引树结构
2.4.3 近邻点集的构造
2.4.4 ? 近邻单元网格集的构造
2.4.5 区域是否存在交集的判定
2.5 本章小结
第3章 基于近邻势与单元网格近邻势的聚类算法
3.1 基本概念
3.2 基于近邻势的聚类算法
3.2.1 CNNI算法描述
3.2.2 CNNI算法的说明
3.2.3 参数? 的设置
3.2.4 CNNI算法的改进版本
3.2.5 CNNI算法的变种版本
3.3 基于单元网格近邻势的聚类算法
3.3.1 CIGC算法描述
3.3.2 CIGC算法的复杂度分析
3.3.3 CIGC算法的参数设置
3.4 本章小结
第4章 快速同步聚类算法
内容摘要
本书以近邻思想、同步聚类模型及快速同步聚类算法为研究课题，重点研究了基于近邻图与单元网格图的聚类算法、基于近邻势与单元网格近邻势的聚类算法、
快速同步聚类算法、基于Vicsek模型线性版本的同步聚类算法、基于线性加权Vicsek模型的收缩同步聚类算法、基于分而治之框架与收缩同步聚类算法的多层同步聚类方法和基于ESynC算法与微聚类合并判断过程的组合聚类算法等。
本书可作为聚类分析领域研究生的教学和科研参考教材，也可作为智能数据分析与处理技术人员的自学研究参考教材。
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