流形学习中的增量谱嵌入方法
| 中文摘要 | 第1-9页 |
| English Abstract | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-12页 |
| ·研究现状 | 第12页 |
| ·本文研究内容及结构 | 第12-14页 |
| 第二章 增量谱嵌入方法 | 第14-22页 |
| ·问题表述 | 第14-15页 |
| ·总体思想和假设 | 第15-17页 |
| ·增量谱嵌入算法 | 第17-21页 |
| ·更新结构信息 | 第17-18页 |
| ·预测新样本坐标 | 第18-19页 |
| ·迭代改进 | 第19-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 增量 HLLE 算法和增量 LSE 算法 | 第22-30页 |
| ·Hessian LLE 算法 | 第22-23页 |
| ·增量 Hessian LLE 算法 | 第23-25页 |
| ·LSE 算法 | 第25-27页 |
| ·增量LSE 算法 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-30页 |
| 第四章 数值实验 | 第30-48页 |
| ·维数约简 | 第30-41页 |
| ·合成数据集 | 第30-36页 |
| ·图像数据集 | 第36-41页 |
| ·模式分类 | 第41-47页 |
| ·字符数据 | 第42-43页 |
| ·人脸数据 | 第43-44页 |
| ·噪声数据 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 结论与展望 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第56页 |
