声明
摘要
1 引言
1.1 研究背景及意义
1.2 研究内容和思路
1.3 论文的组织结构
2 数据挖掘和聚类边界检测分析
2.1 数据挖掘综述
2.2 聚类分析综述
2.2.1 聚类概念
2.2.2 聚类算法
2.2.3 聚类的发展趋势
2.3 边界检测算法
2.3.1 采用反向KNN技术的边界提取算法
2.3.2 采用熵概念的边界检测算法
2.3.3 采用几何概念的边界检测算法
2.4 本章小结
3 基于二路生成树的聚类边界检测算法
3.1 算法的提出
3.2 相关概念
3.3 算法步骤
3.4 实验结果及分析
3.4.1 算法有效性验证
3.4.2 算法时间复杂度分析
3.4.3 参数设定
3.5 本章小结
4 基于融合边界的边界检测算法
4.1 问题的提出
4.2 基本定义
4.3 算法步骤
4.4 实验结果与分析
4.4.1 算法有效性验证
4.4.2 算法时间复杂度分析
4.4.3 参数设定
4.5 本章小结
5 总结及下一步工作展望
5.1 论文总结
5.2 下一步工作与展望
参考文献
致谢
个人简历及发表论文情况