基于流形学习的数据降维方法研究

摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
1 绪论	第9-13页
·研究目的和意义	第9-10页
·流形学习算法的发展现状	第10-12页
·本文的主要内容	第12-13页
2 流形学习方法简介	第13-23页
·主成分分析	第13-14页
·等距映射	第14-15页
·局部线性嵌入	第15-17页
·拉普拉斯特征映射	第17-19页
·局部切空间排列	第19-21页
·局部保持投影	第21-22页
·小结	第22-23页
3 基于张量表示的流形学习方法	第23-29页
·2DPCA算法	第23-24页
·2DLDA算法	第24-25页
·2DLPP算法	第25-27页
·2DLPP和2DPCA、2DLDA的关系	第27-28页
·小结	第28-29页
4 基于2DLPP方法的红外目标检测	第29-42页
·检测原理	第29-31页
·检测步骤	第31-34页
·实验结果及分析	第34-41页
·小结	第41-42页
5 二维局部敏感判别分析	第42-48页
·局部敏感判别分析（LSDA）算法简介	第42-45页
·二维局部敏感判别分析（2DLSDA）算法	第45-46页
·实验结果及其分析	第46-47页
·小结	第47-48页
6 总结和展望	第48-50页
致谢	第50-51页
参考文献	第51-53页