多粒度大數(shù)據(jù)分析方法：以引領樹和云模型為例

目錄
序
前言
本書常用記號
第1章 緒論 1
1.1 大數(shù)據(jù) 2
1.1.1 大數(shù)據(jù)的定義 2
1.1.2 大數(shù)據(jù)處理研究現(xiàn)狀 3
1.2 基于粒計算的大數(shù)據(jù)分析 4
1.2.1 粒計算概述 4
1.2.2 粒計算在大數(shù)據(jù)分析中的優(yōu)勢 7
1.2.3 大數(shù)據(jù)的粒計算分析框架 8
1.3 本章小結 9
參考文獻 10
第2章 預備知識 13
2.1 基于密度峰值的聚類 13
2.1.1 DPC 中心的特征 14
2.1.2 中心點和異常點特征 14
2.1.3 算法步驟 15
2.1.4 與其他聚類方法的對比分析 15
2.2 云模型簡介 16
2.2.1 云模型的定義 16
2.2.2 高斯云模型 17
2.3 學習過程的效率評價 19
2.3.1 時間復雜性 19
2.3.2 空間復雜性 20
2.4 學習結果的準確性評價 20
2.4.1 聚類評價 20
2.4.2 分類評價 22
2.4.3 回歸分析評價 23
2.5 本章小結 23
參考文獻 24
第3章 基于引領樹的高效多粒度聚類25
3.1 引言 25
3.2 DenPEHC算法 27
3.2.1 DPC中γ參數(shù)*線的分析 28
3.2.2 聚類中心點的自動選擇 29
3.2.3 DPC中的引領樹 32
3.2.4 DenPEHC算法描述 33
3.2.5 異常點檢測 35
3.2.6 復雜性分析 37
3.3 海量高維數(shù)據(jù)的DenPEHC聚類 37
3.3.1 海量高維數(shù)據(jù)的多粒度聚類.37
3.3.2 DenPEHC-LSHD算法 38
3.3.3 類別屬性取值的距離度量 39
3.3.4 子集規(guī)模的確定 40
3.3.5 水平?；募铀傩?41
3.4 實驗及結果分析 41
3.4.1 實驗環(huán)境與數(shù)據(jù)集 41
3.4.2 實驗結果與分析 42
3.5 本章小結 50
參考文獻 50
第4章 基于胖節(jié)點引領樹和密度峰值的數(shù)據(jù)流聚類.54
4.1 引言 54
4.2 引領樹結構中的偏序關系 58
4.3 DP-Stream算法.58
4.3.1 引領樹和胖節(jié)點引領樹的粒化.60
4.3.2 異常點檢測 61
4.3.3 胖節(jié)點引領樹的增量式更新.63
4.3.4 概念漂移檢測 66
4.3.5 數(shù)據(jù)老化與弱節(jié)點刪除 68
4.4 復雜性分析 68
4.5 實驗及結果分析 69
4.5.1 實驗環(huán)境與數(shù)據(jù)集 69
4.5.2 實驗結果與分析 71
4.6 本章小結 82
參考文獻 83
第5章 基于引領樹的*優(yōu)?；土餍涡畔⒘１硎?86
5.1 引言 86
5.2 基于局部密度的*優(yōu)粒化 88
5.3 信息粒的流形描述 90
5.3.1 信息粒的流形描述子構建 91
5.3.2 從流形描述子重建數(shù)據(jù) 92
5.3.3 流形描述子的評價 94
5.4 LoDOG信息粒的可解釋性 95
5.5 復雜性分析 97
5.5.1 LoDOG復雜性分析 97
5.5.2 關于流形描述子的復雜性 97
5.5.3 與其他研究工作的關系 98
5.6 實驗及結果分析 100
5.6.1 實驗環(huán)境與數(shù)據(jù)集 100
5.6.2 實驗結果與分析 100
5.7 本章小結 111
參考文獻 111
第6章 *優(yōu)引領森林上的非迭代式標簽傳播 115
6.1 引言 115
6.2 *優(yōu)引領森林上的標簽傳播 116
6.2.1 LaPOLeaF標簽傳播的三階段分析 117
6.2.2 LaPOLeaF 算法 120
6.3 新增數(shù)據(jù)的快速學習 122
6.4 針對大數(shù)據(jù)的LaPOLeaF 123
6.4.1 分治法與并行計算策略 123
6.4.2 使用LSH的近似計算方法 125
6.5 分析與討論 126
6.5.1 復雜性分析 126
6.5.2 與其他方法的關系討論 127
6.6 實驗及結果分析 127
6.6.1 實驗環(huán)境與數(shù)據(jù)集 127
6.6.2 實驗結果與分析.128
6.6.3 ImageNet2012數(shù)據(jù)子集 132
6.7 LaPOLeaF在水質預測中的應用 133
6.8 本章小結 135
參考文獻 136
第7章 基于二維正態(tài)云的時間序列?；稻S 139
7.1 引言 139
7.2 分段二維正態(tài)云表示方法 140
7.3 基于2D-NCR的時間序列相似性度量 142
7.4 時間復雜度分析 147
7.5 實驗及結果分析 148
7.5.1 實驗設置 148
7.5.2 時間序列分類實驗 149
7.5.3 時間序列聚類實驗 153
7.6 本章小結 156
參考文獻 156
第8章 基于高斯云變換和模糊時間序列的多粒度水質預測 159
8.1 引言 159
8.2 高斯云變換 160
8.3 多粒度水質預測模型 162
8.3.1 論域分區(qū) 163
8.3.2 近似周期性 164
8.3.3 模糊時間序列預測模型 165
8.3.4 自適應期望模型 168
8.4 實驗及結果分析 168
8.4.1 實驗數(shù)據(jù)集 169
8.4.2 實驗設置 169
8.4.3 DO預測實驗 170
8.4.4 CODMn指數(shù)預測實驗 174
8.5 本章小結 178
參考文獻 178