| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第9页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第9-11页 |
| 第二章 相关理论介绍 | 第11-17页 |
| 2.1 图论及相关知识 | 第11-12页 |
| 2.1.1 图的表示 | 第11页 |
| 2.1.2 拉普拉斯矩阵 | 第11页 |
| 2.1.3 图的划分 | 第11-12页 |
| 2.2 谱聚类 | 第12-14页 |
| 2.2.1 特征值与特征向量 | 第12页 |
| 2.2.2 2-way规范割集谱聚类 | 第12-13页 |
| 2.2.3 k-way比例割集谱聚类 | 第13-14页 |
| 2.3 迁移学习与监督信息 | 第14-15页 |
| 2.3.1 迁移学习 | 第14页 |
| 2.3.2 监督信息 | 第14-15页 |
| 2.4 聚类性能指标 | 第15-17页 |
| 第三章 域间F-范数正则化迁移谱聚类方法 | 第17-29页 |
| 3.1 引言 | 第17页 |
| 3.2 源域到目标域的知识迁移 | 第17-18页 |
| 3.3 域间F-范数正则化迁移谱聚类 | 第18-21页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第21-28页 |
| 3.4.1 实验设置及运行环境 | 第21页 |
| 3.4.2 模拟数据集实验与结果分析 | 第21-24页 |
| 3.4.3 真实数据集实验及结果分析 | 第24-28页 |
| 3.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 可调整的亲合度与架构共同约束的谱聚类框架 | 第29-53页 |
| 4.1 引言 | 第29页 |
| 4.2 相关工作 | 第29-31页 |
| 4.2.1 组群信息Group | 第29-30页 |
| 4.2.2 快速压缩集密度估计器FRSDE | 第30-31页 |
| 4.3 可调整的亲合度与架构共同约束的谱聚类 | 第31-34页 |
| 4.3.1 邻接矩阵上的约束信息 | 第31页 |
| 4.3.2 可调整的亲合度与架构共同约束的谱聚类 | 第31-33页 |
| 4.3.3 一种可调整的亲合度与架构共同约束的谱聚类框架 | 第33-34页 |
| 4.4 实验与分析 | 第34-51页 |
| 4.4.1 实验设置及运行环境 | 第34-35页 |
| 4.4.2 在数据集Berkeley上的实验 | 第35-47页 |
| 4.4.3 在医学图像上的实验 | 第47-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-53页 |
| 主要结论与展望 | 第53-55页 |
| 主要结论 | 第53页 |
| 展望 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 附录:作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第60页 |