基于改进CLIQUE算法的支持向量机的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 引言 | 第10页 |
| 1.2 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.3 相关内容研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3.1 基于网格的聚类算法研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.2 支持向量机研究现状 | 第12-15页 |
| 1.4 论文主要研究内容与结构 | 第15-18页 |
| 第2章 相关理论基础 | 第18-30页 |
| 2.1 聚类算法 | 第18-21页 |
| 2.1.1 CLIQUE算法思想 | 第18-20页 |
| 2.1.2 CLIQUE算法分析 | 第20-21页 |
| 2.2 支持向量机理论基础 | 第21-28页 |
| 2.2.1 logistic回归分析 | 第21-22页 |
| 2.2.2 函数间隔和几何间隔 | 第22-24页 |
| 2.2.3 二次规划求解 | 第24-25页 |
| 2.2.4 核函数 | 第25-26页 |
| 2.2.5 松弛变量 | 第26-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 基于改进CLIQUE的数据预处理算法 | 第30-46页 |
| 3.1 问题描述 | 第30-31页 |
| 3.2 自适应参数确定算法 | 第31-35页 |
| 3.2.1 网格参数H确定算法 | 第31-32页 |
| 3.2.2 密度阈值Minpts确定算法 | 第32-35页 |
| 3.3 使用网格密度记录表的准确性优化 | 第35-37页 |
| 3.3.1 影响CLIQUE算法准确性的两个问题 | 第35-36页 |
| 3.3.2 网格密度记录表 | 第36页 |
| 3.3.3 准确性优化 | 第36-37页 |
| 3.4 算法流程 | 第37-39页 |
| 3.5 仿真实验与结果分析 | 第39-44页 |
| 3.6 本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 基于三种距离的支持向量机训练时间优化算法 | 第46-62页 |
| 4.1 问题描述 | 第46-47页 |
| 4.2 基于改进CLIQUE算法的训练集预处理 | 第47-49页 |
| 4.3 三种距离标准的加速优化算法 | 第49-55页 |
| 4.3.1 可能改变空间与限制空间 | 第50-51页 |
| 4.3.2 三种距离标准 | 第51-55页 |
| 4.4 算法流程与时间复杂度分析 | 第55-56页 |
| 4.4.1 算法流程 | 第55页 |
| 4.4.2 时间复杂度分析 | 第55-56页 |
| 4.5 仿真实验与结果分析 | 第56-61页 |
| 4.5.1 时间效率对比 | 第57-58页 |
| 4.5.2 准确率对比 | 第58-59页 |
| 4.5.3 改进效率与样本数量的关系 | 第59-61页 |
| 4.6 本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
