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醉染图书面向大数据聚类分析的CFS算法9787509680056
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章 绪论
节 问题提出与研究意义
第二节 国内外相关研究进展
一、聚类算法概述
二、典型的聚类算法
三、聚类的有效评指标
第三节 本书主要内容
第四节 本书的组织安排
第二章 基于自适应Dropout模型的高阶CFS聚类算法
节 引言
第二节 异构数据聚类相关工作
第三节 问题描述
第四节 基于自适应Dropout模型的高阶CFS聚类算法整体框架
第五节 自适应Dropout模型
第六节 基于向量外积的特征关联
第七节 高阶CFS聚类算法
第八节 实验结果与分析
一、自适应Dropout模型实验结果与分析
二、高阶CFS聚类算法实验结果与分析
本章小结
第三章 支持隐私保护的云端安全深度计算模型
节 引言
第二节 基于云计算的聚类算法相关工作
一、基于云计算的划分聚类算法
二、基于云计算的层次聚类算法
三、基于云计算的密度聚类算法
四、基于云计算的高维空间聚类算法
五、基于云计算的聚类算法
第三节 问题描述
第四节 同态加密方法
一、同态加密概念
二、BGV同态加密算法
第五节 基于BGV全同态加密的安全高阶反向传播算法
一、BGV同态加密的操作
二、Sigmoid函数近似
三、基于BGV加密的安全反向传播算法
第六节 基于BGV加密的高阶CFS聚类算法
第七节 实验结果与分析
一、数据加密时间
二、运行时间
三、聚类精度
四、加速比
本章小结
第四章 增量式CFS聚类算法
节 引言
第二节 增量式聚类相关工作
一、基于传统聚类算法的增量式聚类算法
二、基于生物智能的增量式聚类算法
三、针对数据流的增量式聚类算法
第三节 问题描述
第四节 基于单个数据对象更新的增量式CFS聚类算法
第五节 基于批量数据更新的增量式CFS聚类算法
第六节 实验结果与分析
一、Yeast数据集
二、sIoT数据集
本章小结
第五章 基于改进CFS聚类的不完整数据填充算法
节 引言
第二节 不完整数据填充相关工作
第三节 问题描述
第四节 基于部分距离策略的CFS聚类算法
一、部分距离策略
二、基于部分距离策略的CFS聚类算法
第五节 基于改进CFS聚类的不完整数据填充算法
一、填充自动编码机
二、深度填充网络与数据填充
第六节 实验结果与分析
一、填充精度实验结果
二、运行时间实验结果
本章小结
第六章 结论与展望
节 本书总结
第二节 创新点
第三节 未来展望
参考文献
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