高维小样本数据的特征选择研究及其稳定性分析
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 特征选择的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 特征选择稳定性的研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 主要工作和内容安排 | 第15-17页 |
| 第二章 特征选择及其稳定性 | 第17-34页 |
| 2.1 特征选择的基本概念 | 第17-19页 |
| 2.2 特征选择的分类 | 第19-23页 |
| 2.2.1 基于搜索策略的分类 | 第20-21页 |
| 2.2.2 基于评价准则的分类 | 第21-23页 |
| 2.3 稳定性的基本概念 | 第23-24页 |
| 2.3.1 问题描述 | 第23-24页 |
| 2.3.2 稳定性的意义 | 第24页 |
| 2.4 稳定性的度量方法 | 第24-30页 |
| 2.4.1 基于特征权重的度量方法 | 第25-26页 |
| 2.4.2 基于特征排序的度量方法 | 第26-27页 |
| 2.4.3 基于特征子集的度量方法 | 第27-30页 |
| 2.5 已有的稳定的特征选择方法 | 第30-33页 |
| 2.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 基于随机森林的递归聚类消除特征选择方法 | 第34-49页 |
| 3.1 随机森林 | 第34-36页 |
| 3.1.1 随机森林简介 | 第34-35页 |
| 3.1.2 特征重要性分析 | 第35-36页 |
| 3.2 RF-RCE特征选择方法 | 第36-47页 |
| 3.2.1 SVM-RCE特征选择及其改进方法 | 第36-38页 |
| 3.2.2 RF-RCE特征选择方法 | 第38-40页 |
| 3.2.3 实验验证与分析 | 第40-47页 |
| 3.3 本章小结 | 第47-49页 |
| 第四章 随机集成特征选择方法 | 第49-67页 |
| 4.1 特征选择不稳定的原因研究 | 第49-56页 |
| 4.1.1 不稳定性的原因 | 第49-51页 |
| 4.1.2 一种新的稳定性度量方法 | 第51页 |
| 4.1.3 实验验证与分析 | 第51-56页 |
| 4.2 随机集成特征选择方法 | 第56-66页 |
| 4.2.1 集成特征选择方法 | 第56页 |
| 4.2.2 随机集成特征选择方法 | 第56-59页 |
| 4.2.3 实验验证与分析 | 第59-66页 |
| 4.3 本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 附录 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
