基于图的半监督分类算法研究

摘要	第1-4页
Abstract	第4-8页
第1章 绪论	第8-18页
·论文研究背景及意义	第9-11页
·半监督学习的研究现状	第11-15页
·半监督学习的问题及难点	第15-16页
·论文的研究工作及组织结构	第16-18页
·本文研究内容	第16页
·论文的组织结构	第16-18页
第2章 基于图的半监督分类	第18-26页
·图的构造	第19-21页
·构图方法	第19-20页
·边权赋值	第20-21页
·能量函数的定义	第21-22页
·几种基于图的半监督分类方法	第22-25页
·图的最小分割方法	第22-23页
·调和函数方法	第23页
·基于局部和全局一致性算法	第23-25页
·本章小结	第25-26页
第3章 基于测地距离的半监督图像分类方法	第26-36页
·基于测地距离的半监督图像分类方法	第26-28页
·问题描述	第26-27页
·算法步骤	第27-28页
·实验结果及分析	第28-33页
·本章小结	第33-36页
第4章 基于图和K均值的半监督分类算法	第36-50页
·K均值算法	第36-37页
·基于K均值和图方法结合的半监督分类算法	第37-38页
·问题描述	第37页
·算法步骤	第37-38页
·实验结果及分析	第38-48页
·UCI数据集实验结果及分析	第38-39页
·图像实验结果及分析	第39-48页
·本章小结	第48-50页
第5章 总结与展望	第50-52页
·全文总结	第50页
·研究展望	第50-52页
参考文献	第52-56页
致谢	第56-58页
攻读硕士学位期间的研究成果	第58页