基于改进进化算法的高维数据聚类研究

目录

声明

第一章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 高维数据聚类研究现状

1.2.2 基于多目标进化的聚类算法研究现状

1.2.3 多目标进化算法的研究现状

1.3 论文的创新点与主要工作

1.4 论文内容安排

1.5 本章小结

第二章 高维数据聚类相关理论

2.1 聚类分析

2.1.1 聚类算法的分类

2.1.2 相似性计算

2.1.3 聚类分析新的挑战

2.1.4 聚类分析的应用

2.2 高维数据聚类

2.2.1 维度灾难

2.2.2 高维数据聚类面临的问题

2.2.3 子空间聚类

2.3 软子空间聚类

2.3.1 软子空间聚类概述

2.3.1 模糊加权软子空间聚类

2.3.2 熵加权软子空间聚类

2.4 本章小结

第三章 改进的进化算法

3.1 进化算法

3.2 多目标优化问题

3.2.1 多目标优化问题相关定义

3.2.2 多目标优化的多样性和收敛性分析

3.2.3 多目标进化算法

3.3 改进的多目标进化算法(GLEA)

3.3.1 大规模决策变量分组

3.3.2 基于levy变异的优化算法

3.3.3 总体框架

3.4 实验结果与分析

3.4.1 参数设置

3.4.2 实验结果

3.5 本章小结

第四章 基于GLEA的软子空间聚类算法GSSC

4.1 算法概述

4.2 目标函数设计

4.3 编码与修复

(1) 编码

(2) 修复操作

4.4 算法流程

4.5 实验结果与分析

4.5.1 评价指标和数据集

4.5.2 实验结果与分析

4.5 本章小结

第五章 总结与展望

5.1 总结

5.2 展望

参考文献

攻读学位期间所取得的相关科研成果

致 谢