1 绪论 1
1.1 研究背景与意义 1
1.2 国内外研究现状 2
1.3 本书的主要研究内容 5
1.4 本书结构 7
2 基于序号编码的改进遗传模糊聚类算法 10
2.1 引言 10
2.2 基于序号编码的改进遗传模糊聚类算法 12
2.3 实验及分析 15
2.4 本章小结 18
3 基于弧度点对称距离的自适应动态聚类算法 20
3.1 引言 20
3.2 点对称距离 21
3.3 弧度距离 22
3.4 基于弧度的点对称距离 24
3.5 改进的遗传聚类算法 25
3.6 实验结果和分析 29
3.7 本章小结 32
4 基于自适应遗传算法的有趣分类规则知识发现 33
4.1 引言 33
4.2 有趣规则的评价标准 34
4.3 基于自适应遗传算法的有趣分类规则知识发现 37
4.4 实验及分析 40
4.5 本章小结 45
5 基于无参核学习的Laplacian正则化最小二乘分类 46
5.1 引言 46
5.2 无参核学习 47
5.3 基于无参核学习的LapRLSC 49
5.4 实验结果 52
5.5 本章小结 58
6 基于自适应近邻传播的社区发现算法 59
6.1 引言 59
6.2 相关工作 60
6.3 基于自适应近邻传播的社区发现算法 62
6.4 实验 64
6.5 本章小结 70
7 基于改进标签传播的社区发现算法 71
7.1 引言 71
7.2 标签传播算法 72
7.3 LPAC算法 74
7.4 实验 77
7.5 本章小结 83
8 基于结构相似度仿射传播的社团检测算法 84
8.1 引言 84
8.2 节点相似性度量 85
8.3 快速仿射传播聚类算法 90
8.4 实验 92
8.5 本章小结 96
9 总结与展望 97
9.1 总结 97
9.2 展望 98
参考文献 100