面向分类型数据的模糊聚类算法研究

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摘 要

Abstract

第1章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 研究现状

1.3 主要工作

1.4 论文结构

第2章 相关理论和技术

2.1 聚类算法

2.2 分类型数据

2.3 模糊 k-modes算法

2.4 遗传算法

2.4.1染色体编码方法

2.4.2适应度函数

2.4.3遗传算子

2.4.4遗传算法的运行参数

2.4.5遗传算法的思想

2.5 遗传模糊聚类算法

第3章 结合离群点检测的初始中心选择方法

3.1 改进的选择方法

3.1.1选择初始中心

3.1.2离群点检测

3.2 算法步骤

3.3 实验

3.3.1实验环境

3.3.2实验数据

3.3.3评价标准

3.3.4实验结果与分析

3.4 小结

第4章 基于改进遗传算法的模糊聚类算法

4.1 算法框架

4.2 初始化操作

4.2.1编码方式

4.2.2参数选择

4.3 选择初始中心

4.4 计算种群适应度

4.5 选择操作

4.6 计算种群多样性

4.7 自适应交叉、变异操作

4.7.1改进的交叉、变异算子

4.7.2交叉操作

4.7.3变异操作

4.8 算法步骤

4.9 实验

4.9.1实验环境

4.9.2实验数据

4.9.3评价标准

4.9.4实验结果与分析

4.10 小结

第5章 总结与展望

5.1 总结

5.2 工作展望

参考文献

致谢

攻读研究生期间公开发表的学术论文