超长方体覆盖与KNN结合的分类算法
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-6页 |
| 第一章 引言 | 第6-10页 |
| ·选题目的与意义 | 第6页 |
| ·国内外研究现状 | 第6-9页 |
| ·论文研究的主要内容和章节安排 | 第9-10页 |
| 第二章 KNN分类算法 | 第10-15页 |
| ·KNN算法简介 | 第10页 |
| ·KNN算法描述及分类流程 | 第10-11页 |
| ·KNN分类算法的不足与改进 | 第11-13页 |
| ·本章小结 | 第13-15页 |
| 第三章 区域分类算法简介 | 第15-28页 |
| ·基于超椭球的多类分类算法 | 第15-20页 |
| ·坐标变换原理 | 第15-17页 |
| ·超椭球模型的构建 | 第17-19页 |
| ·算法描述 | 第19-20页 |
| ·模糊多球分类算法 | 第20-25页 |
| ·超球构造方法 | 第21页 |
| ·算法训练阶段 | 第21-22页 |
| ·球心的选择与球的扩大 | 第22-25页 |
| ·算法测试阶段 | 第25页 |
| ·模糊多球分类算法的集成算法 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第四章 超长方体覆盖与KNN结合的分类算法 | 第28-35页 |
| ·超长方体分类器的构造 | 第28-31页 |
| ·超长方体的初步构造 | 第28-30页 |
| ·超长方体的调整 | 第30-31页 |
| ·KNN方法在样本测试中的应用 | 第31-32页 |
| ·算法的具体实现与描述 | 第32-34页 |
| ·算法训练阶段 | 第32-33页 |
| ·算法测试阶段 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第35-42页 |
| ·实验数据 | 第35-36页 |
| ·实验结果与分析 | 第36-38页 |
| ·实验结果对比 | 第38-40页 |
| ·算法时间复杂度分析 | 第40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第六章 总结与展望 | 第42-44页 |
| ·工作总结 | 第42页 |
| ·工作展望 | 第42-44页 |
| 参考文献 | 第44-46页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
