| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 课题的研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 线性维数约简方法研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 非线性维数约简方法研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第16-18页 |
| 第2章 理论基础 | 第18-31页 |
| 2.1 经典的维数约简方法 | 第18-22页 |
| 2.1.1 拉普拉斯特征映射方法（LE） | 第18-21页 |
| 2.1.2 最大差异延展方法（MVU） | 第21-22页 |
| 2.2 几种改进的LE方法 | 第22-30页 |
| 2.2.1 有区别方差嵌入方法（DVE） | 第22-24页 |
| 2.2.2 有监督非线性维数约简方法（S-LE） | 第24-27页 |
| 2.2.3 受分类限制维数约简方法（CCDR） | 第27-29页 |
| 2.2.4 半监督拉普拉斯特征映射方法（SSLE） | 第29-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 有监督类保持拉普拉斯特征映射维数约简方法 | 第31-45页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 有监督类保持拉普拉斯特征映射维数约简方法（SCPLE） | 第31-36页 |
| 3.2.1 S-LE方法存在的问题 | 第31-32页 |
| 3.2.2 SCPLE维数约简方法 | 第32-35页 |
| 3.2.3 SCPLE的几何解释 | 第35-36页 |
| 3.3 K最近邻分类算法（KNN） | 第36-38页 |
| 3.3.1 KNN分类原理 | 第36-37页 |
| 3.3.2 分类性能评价指标 | 第37-38页 |
| 3.4 仿真实验与比较 | 第38-44页 |
| 3.4.1 性能分析 | 第40-41页 |
| 3.4.2 数据可视化 | 第41-42页 |
| 3.4.3 参数u分析 | 第42页 |
| 3.4.4 参数d分析 | 第42-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 半监督粗糙模糊拉普拉斯特征映射维数约简方法 | 第45-67页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 模糊理论基础知识 | 第45-50页 |
| 4.2.1 模糊集基本概念简介 | 第45-47页 |
| 4.2.2 粗糙集中属性重要度 | 第47-49页 |
| 4.2.3 粗糙模糊集相关概念 | 第49-50页 |
| 4.3 半监督粗糙模糊拉普拉斯特征映射维数约简方法 | 第50-57页 |
| 4.3.1 基于模糊相似性度量的属性重要度 | 第50-53页 |
| 4.3.2 半监督粗糙模糊拉普拉斯特征映射维数约简方法（SSRFLE） | 第53-57页 |
| 4.4 FCM聚类算法 | 第57-59页 |
| 4.5 仿真实验与分析 | 第59-65页 |
| 4.5.1 性能分析 | 第59-62页 |
| 4.5.2 数据可视化 | 第62-63页 |
| 4.5.3 属性权重对维数约简的影响 | 第63-64页 |
| 4.5.4 参数分析 | 第64-65页 |
| 4.6 本章小结 | 第65-67页 |
| 结论 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
