半监督学习方法及其应用研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-11页 |
| ·半监督聚类研究现状 | 第7-9页 |
| ·研究意义和目标 | 第9页 |
| ·论文章节安排 | 第9-11页 |
| 第二章 半监督聚类算法分析 | 第11-24页 |
| ·聚类分类以及常用度量方法 | 第11-17页 |
| ·聚类的类别 | 第11-15页 |
| ·相似性和距离度量以及异常点 | 第15-17页 |
| ·支持向量机简介 | 第17-20页 |
| ·半监督聚类算法 | 第20-24页 |
| ·基于约束的半监督聚类 | 第20-21页 |
| ·基于距离的半监督聚类 | 第21-22页 |
| ·基于约束和距离的半监督聚类 | 第22-23页 |
| ·半监督聚类的研究深入 | 第23-24页 |
| 第三章 改进微分进化算法的半监督模糊聚类 | 第24-36页 |
| ·模糊C 均值算法简介 | 第24-26页 |
| ·模糊集基本知识 | 第24-25页 |
| ·模糊C 均值算法基本步骤 | 第25-26页 |
| ·改进微分进化算法简介 | 第26-29页 |
| ·改进微分进化算法的半监督模糊聚类 | 第29-31页 |
| ·实验与讨论 | 第31-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于改进成对约束的半监督聚类 | 第36-48页 |
| ·改进的成对约束集 | 第36-37页 |
| ·基于监督信息的投影矩阵 | 第37-38页 |
| ·K-均值算法简介 | 第38-40页 |
| ·违反成对约束问题的解决方案 | 第40-42页 |
| ·基于改进成对约束的半监督聚类 | 第42-44页 |
| ·算法简介 | 第42-43页 |
| ·算法步骤 | 第43-44页 |
| ·实验与讨论 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 总结和展望 | 第48-50页 |
| ·本文工作的总结 | 第48-49页 |
| ·今后工作的展望 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第54页 |
