基于重要性采样的流聚类算法研究

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变量注释表

1 绪论

1.1 研究背景

1.2 研究现状

1.2.1 国内研究现状

1.2.2 国外研究现状

1.3 主要研究内容

1.4 论文结构安排

1.5 本章小结

2 相关理论与技术

2.1.1 流数据特点

2.1.2 流数据模型

2.1.3 流数据处理过程

2.1.4 流数据与其他数据的对比

2.2 聚类算法的基础理论

2.2.1 聚类方法分类

2.2.2 相似度计量方法

2.3 核聚类算法

2.3.1 核方法的定义以及原理

2.3.2 核函数的构造

2.3.3 几种核函数的分析与比较

2.3.4 核模糊c均值算法

2.4 经典的流聚类算法

2.5 采样方法

（1）重要性采样法

（2）简单随机采样

（3）分层采样

（4）整群采样

2.6 本章小结

3 基于重要性采样的流聚类算法研究

3.1 重要性采样

3.1.1 统计杠杆分数

3.1.2 采样分析

3.2 流数据聚类

3.3 动态更新模型

3.3.1 衰退聚类机制分析

3.3.2 衰退聚类机制的实现

3.3.3实时动态处理描述

3.4 算法实现过程

3.5 时间复杂度分析

3.6 本章小结

4 实验验证及分析

4.1 实验环境

4.2 实验效果评价指标

4.3 实验数据集

4.4 实验结果及分析

4.4.1 参数的选择

4.4.2 本文算法目标函数变化

4.4.3 在不同数据集上的结果对比

4.5 本章小结

5 结论与展望

5.1 结论

5.2 展望

参考文献

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