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基于改进CLIQUE算法的支持向量机的研究

2019-07-09 20:10作者:admin

基于改进CLIQUE算法的支持向量机的研究

摘要第5-6页abstract第6-7页第1章绪论第10-18页引言第10页研究背景和意义第10-11页相关内容研究现状第11-15页基于网格的聚类算法研究现状第11-12页支持向量机研究现状第12-15页论文主要研究内容与结构第15-18页第2章相关理论基础第18-30页聚类算法第18-21页算法思想第18-20页算法分析第20-21页支持向量机理论基础第21-28页回归分析第21-22页函数间隔和几何间隔第22-24页二次规划求解第24-25页核函数第25-26页松弛变量第26-28页本章小结第28-30页第3章基于改进CLIQUE的数据预处理算法第30-46页问题描述第30-31页自适应参数确定算法第31-35页网格参数H确定算法第31-32页密度阈值Minpts确定算法第32-35页使用网格密度记录表的准确性优化第35-37页影响CLIQUE算法准确性的两个问题第35-36页网格密度记录表第36页准确性优化第36-37页算法流程第37-39页仿真实验与结果分析第39-44页本章小结第44-46页第4章基于三种距离的支持向量机训练时间优化算法第46-62页问题描述第46-47页基于改进CLIQUE算法的训练集预处理第47-49页三种距离标准的加速优化算法第49-55页可能改变空间与限制空间第50-51页三种距离标准第51-55页算法流程与时间复杂度分析第55-56页算法流程第55页时间复杂度分析第55-56页仿真实验与结果分析第56-61页时间效率对比第57-58页准确率对比第58-59页改进效率与样本数量的关系第59-61页本章小结第61-62页结论第62-64页参考文献第64-68页攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第68-69页致谢第69页。

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