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面向金融大数据的若干聚类方法改进与应用研究 by 王丽敏,韩旭明著 is a book available to read on EtoBox.

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1 (p1): 第1章 绪论 1 (p1-1): 1.1 研究背景与意义 2 (p1-2): 1.2 国内外研究现状 4 (p1-3): 1.3 本书主要研究内容 5 (p1-4): 1.4 本书结构安排 5 (p1-5): 参考文献 7 (p2): 第2章 聚类算法的理论基础 7 (p2-1): 2.1 相似性度量方式 8 (p2-2): 2.2 聚类算法分类 8 (p2-2-1): 2.2.1 基于划分的方法 9 (p2-2-2): 2.2.2 基于层次的方法 10 (p2-2-3): 2.2.3 基于密度的方法 11 (p2-2-4): 2.2.4 基于模型的方法 12 (p2-2-5): 2.2.5 基于网格的方法 12 (p2-2-6): 2.2.6 吸引子传播聚类算法 17 (p2-3): 2.3 聚类有效性评价指标 19 (p2-4): 2.4 本章小结 20 (p2-5): 参考文献 21 (p3): 第3章 基于优化参数的自适应吸引子传播聚类算法及应用 21 (p3-1): 3.1 基于果蝇优化的吸引子传播聚类算法 22 (p3-1-1): 3.1.1 参数分析与改进 23 (p3-1-2): 3.1.2 FOA-AP算法流程 23 (p3-1-3): 3.1.3 实验模拟与结果分析 27 (p3-2): 3.2 基于果蝇优化的自适应吸引子传播聚类算法 27 (p3-2-1): 3.2.1 FOA-SAP算法流程 28 (p3-2-2): 3.2.2 实验数据 28 (p3-2-3): 3.2.3 实验结果与分析 29 (p3-3): 3.3 基于烟花爆炸优化的半监督吸引子传播聚类算法 29 (p3-3-1): 3.3.1 算法思想 29 (p3-3-2): 3.3.2 算法描述 30 (p3-3-3): 3.3.3 半监督约束规则 31 (p3-3-4): 3.3.4 FEO-SAP聚类算法流程 32 (p3-3-5): 3.3.5 实验数据 32 (p3-3-6): 3.3.6 实验结果与分析 35 (p3-4): 3.4 基于布谷鸟优化的半监督吸引子传播聚类算法 35 (p3-4-1): 3.4.1 布谷鸟优化算法简介 36 (p3-4-2): 3.4.2 半监督聚类算法简介 37 (p3-4-3): 3.4.3 CS-SAP算法 38 (p3-4-4): 3.4.4 CS-SAP算法流程 39 (p3-4-5): 3.4.5 实验模拟与结果分析 42 (p3-5): 3.5 基于稳定阈值的吸引子传播聚类算法及其应用 42 (p3-5-1): 3.5.1 基于稳定阈值的偏向参数优化技术 43 (p3-5-2): 3.5.2 S型收敛因子加速技术 43 (p3-5-3): 3.5.3 仿真模拟实验与分析 46 (p3-6): 3.6 基

Author

王丽敏,韩旭明著

Publisher

北京:科学出版社

Published

2017

Language

ZH

ISBN

9787030524539