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原创性声明和本论文使用授权说明
资助
第一部分数据挖掘及并行计算
第一章引言
1.1数据挖掘的定义
1.2数据挖掘过程
1.3并行计算介绍
1.4课题背景
1.5小结
第二部分并行聚类算法研究
第二章聚类算法综述及其可并行性研究
2.1聚类分析定义
2.2聚类算法典型要求
2.3聚类算法简单介绍
2.4小结
第三章DBSCAN算法介绍及性能分析
3.1关于DBSCAN算法
3.2DBSCAN算法优缺点
3.3并行DBSCAN探讨
3.4小结
第四章全局并行DBSCAN算法研究
4.1引言
4.2数据分区
4.3聚类
4.4算法性能分析
4.5性能评估
4.6算法的优缺点
4.7小结
第五章基于数据分区的并行DBSCAN算法
5.1引言
5.2理论依据
5.3数据分区
5.4局部聚类
5.5局部聚类合并
5.6算法的基本框架与主要调用过程的伪代码
5.7算法性能分析
5.8实验和算法性能评估
5.9算法的优缺点
5.10小结
第六章基于数据交叠分区并行DBSCAN算法
6.1引言
6.2交叠分区
6.3局部聚类及其聚类合并
6.4算法有效性讨论
6.5算法的复杂性讨论
6.6算法的基本框架与主要调用过程的伪代码
6.7实验和算法性能评估
6.8算法的优缺点
6.9小结
第三部分算法的性能评估与并行数据挖掘系统
第七章聚类算法性能评估和参数选择
7.1算法性能评估
7.2算法参数的选择
7.3小结
第八章基于“自强2000”并行数据挖掘系统极其并行数据挖掘的典型应用
8.1基于机群系统的并行数据挖掘平台体系结构
8.2并行数据挖掘的一个典型应用
8.3小结
第九章总结与展望
9.1本文总结
9.2下一步工作的展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间发表论文
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