模式分类中特征选择问题的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第11-12页 |
| ·特征选择概述 | 第12-14页 |
| ·特征选择的定义与作用 | 第12-13页 |
| ·特征选择与特征提取的区别 | 第13-14页 |
| ·国内外的发展状况 | 第14-17页 |
| ·历史发展 | 第14-15页 |
| ·特征选择研究的最新现状 | 第15-17页 |
| ·特征选择问题的研究趋势 | 第17页 |
| ·本文结构介绍 | 第17-19页 |
| 第2章 模式分类中特征选择的一般过程 | 第19-29页 |
| ·特征选择的基本框架 | 第19-21页 |
| ·子集生成 | 第21-24页 |
| ·搜索方向 | 第21-22页 |
| ·搜索策略 | 第22-24页 |
| ·评价测度 | 第24-27页 |
| ·FILTER 模型对比WRAPPER 模型 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于各种搜索策略的特征选择算法 | 第29-39页 |
| ·类别可分性判据 | 第29-31页 |
| ·BRANCH&BOUND 算法 | 第31-32页 |
| ·连续前/后向特征选择算法 | 第32-33页 |
| ·增L 减R 算法 | 第33-34页 |
| ·浮动搜索算法 | 第34-36页 |
| ·浮动搜索中的几个定义 | 第34-35页 |
| ·浮动搜索算法的实现 | 第35-36页 |
| ·数据实验及结果分析 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于互信息的特征选择 | 第39-52页 |
| ·特征子集的互信息 | 第39-41页 |
| ·熵与互信息 | 第39-40页 |
| ·互信息作为子集评价标准 | 第40-41页 |
| ·互信息的计算方法 | 第41-45页 |
| ·直方图估计 | 第41-43页 |
| ·窗估计 | 第43-44页 |
| ·从密度函数估计互信息量 | 第44-45页 |
| ·基于互信息的特征选择算法 | 第45-47页 |
| ·数据实验与结果比较 | 第47-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 一种基于相关分析的特征选择方法 | 第52-61页 |
| ·特征的相关性 | 第52-55页 |
| ·相关分析的概念 | 第52-53页 |
| ·特征相关性的分类 | 第53-54页 |
| ·特征冗余 | 第54-55页 |
| ·基于相关分析的特征选择方法 | 第55-57页 |
| ·关联度量的选取 | 第55-56页 |
| ·特征的相关性分析 | 第56-57页 |
| ·算法 | 第57-58页 |
| ·算法描述 | 第57页 |
| ·算法分析 | 第57-58页 |
| ·实验结果与分析 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 结论 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
