| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第14-23页 |
| 1.1 课题来源 | 第14页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第14-17页 |
| 1.3 研究背景 | 第17-20页 |
| 1.4 本文主要工作 | 第20-21页 |
| 1.5 论文结构 | 第21-23页 |
| 第2章 正则化方法概述 | 第23-43页 |
| 2.1 符号声明和正则化方法的定义 | 第23-24页 |
| 2.2 特征降维算法 | 第24-32页 |
| 2.2.1 特征选择 | 第24-28页 |
| 2.2.2 特征提取 | 第28-32页 |
| 2.3 分类器设计基础 | 第32-35页 |
| 2.3.1 正则化在半监督分类算法中的应用 | 第32-33页 |
| 2.3.2 正则化在监督分类算法中的应用 | 第33-35页 |
| 2.4 基于正则化的聚类算法 | 第35-39页 |
| 2.5 常用实验数据集介绍 | 第39-42页 |
| 2.6 小结 | 第42-43页 |
| 第3章 基于加权字典的无参数稀疏表达分类算法 | 第43-58页 |
| 3.1 引言 | 第43-44页 |
| 3.2 符号定义 | 第44页 |
| 3.3 字典元样本和数据样本 | 第44-45页 |
| 3.4 稀疏表达分类法 | 第45-46页 |
| 3.5 基于字典的稀疏表达分类法 | 第46-47页 |
| 3.6 基于字典的无参数稀疏表达分类方法 | 第47-50页 |
| 3.6.1 自适应权重字典的构造 | 第47-49页 |
| 3.6.2 针对欠定线性系统的ι_1正则化模型 | 第49-50页 |
| 3.7 实验结果与分析 | 第50-57页 |
| 3.7.1 实验环境与设置 | 第51页 |
| 3.7.2 二分类问题 | 第51-53页 |
| 3.7.3 多分类问题 | 第53页 |
| 3.7.4 不同特征维度对分类的影响 | 第53-56页 |
| 3.7.5 不平衡数据对分类效果的影响 | 第56-57页 |
| 3.7.6 结论分析 | 第57页 |
| 3.8 小结 | 第57-58页 |
| 第4章 局部敏感Laplacian Score | 第58-76页 |
| 4.1 引言 | 第58-59页 |
| 4.2 符号定义 | 第59页 |
| 4.3 Laplacian Score | 第59-60页 |
| 4.4 局部保持投影 | 第60-61页 |
| 4.5 局部敏感判别分析 | 第61-62页 |
| 4.6 局部敏感Laplacian Score算法的推导 | 第62-65页 |
| 4.6.1 LSLS与LS的联系 | 第63-64页 |
| 4.6.2 计算复杂性分析 | 第64-65页 |
| 4.7 实验结果与分析 | 第65-74页 |
| 4.7.1 实验设置与评价指标 | 第66-67页 |
| 4.7.2 Hold-one-out方式的特征选择 | 第67-70页 |
| 4.7.3 基于交叉验证的特征选择 | 第70-71页 |
| 4.7.4 结合缠绕法实现特征选择 | 第71-73页 |
| 4.7.5 模型选择问题分析 | 第73页 |
| 4.7.6 Yale人脸数据集上的对比实验 | 第73-74页 |
| 4.8 小结 | 第74-76页 |
| 第5章 基于结构化稀疏的特征选择算法 | 第76-95页 |
| 5.1 引言 | 第76-77页 |
| 5.2 符号定义 | 第77页 |
| 5.3 基于结构化稀疏的特征选择算法 | 第77-85页 |
| 5.3.1 优化模型的提出 | 第78-80页 |
| 5.3.2 优化模型的求解 | 第80-82页 |
| 5.3.3 收敛性证明 | 第82-84页 |
| 5.3.4 时间复杂性分析 | 第84-85页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第85-94页 |
| 5.4.1 实验环境与设置 | 第85-87页 |
| 5.4.2 实验结果 | 第87-90页 |
| 5.4.3 收敛速度分析 | 第90页 |
| 5.4.4 模型选择问题分析 | 第90-92页 |
| 5.4.5 不同核函数对算法的影响 | 第92-93页 |
| 5.4.6 结论分析 | 第93-94页 |
| 5.5 小结 | 第94-95页 |
| 第6章 一种基于图正则的稀疏PCA聚类算法 | 第95-107页 |
| 6.1 引言 | 第95-96页 |
| 6.2 符号定义 | 第96页 |
| 6.3 基于图正则的稀疏PCA聚类算法 | 第96-101页 |
| 6.3.1 PCA算法 | 第96-97页 |
| 6.3.2 Laplacian图嵌入模型 | 第97页 |
| 6.3.3 算法的提出 | 第97-98页 |
| 6.3.4 优化模型的求解 | 第98-99页 |
| 6.3.5 收敛性证明 | 第99-101页 |
| 6.4 实验结果与分析 | 第101-105页 |
| 6.4.1 实验环境与设置 | 第101-102页 |
| 6.4.2 实验结果 | 第102-105页 |
| 6.4.3 结果分析 | 第105页 |
| 6.5 小结 | 第105-107页 |
| 结论 | 第107-110页 |
| 参考文献 | 第110-123页 |
| 致谢 | 第123-124页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文 | 第124-125页 |
| 附录B 攻读学位期间主持的研究项目 | 第125-126页 |
| 附录C 攻读学位期间参与的研究项目 | 第126页 |