基于成对约束和稀疏表示的特征选择算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究背景及其意义 | 第10-11页 |
| ·特征选择的一般过程 | 第11页 |
| ·特征选择算法的分类 | 第11-13页 |
| ·按与学习算法的结合方式划分特征选择算法 | 第11-12页 |
| ·按搜索策略划分特征选择算法 | 第12页 |
| ·按是否使用监督信息划分特征选择算法 | 第12-13页 |
| ·基于成对约束的学习 | 第13-14页 |
| ·稀疏表示 | 第14页 |
| ·本文的研究工作 | 第14-15页 |
| ·本文的内容安排 | 第15-18页 |
| 第二章 基于成对约束的半监督特征选择算法 | 第18-28页 |
| ·引言 | 第18-19页 |
| ·半监督特征选择算法 | 第19-24页 |
| ·Constraint Score 算法 | 第19-21页 |
| ·Semi-CS 算法 | 第21-24页 |
| ·实验结果与分析 | 第24-26页 |
| ·实验设置 | 第24-25页 |
| ·聚类性能分析 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 基于成对约束的特征选择集成算法 | 第28-48页 |
| ·引言 | 第28-29页 |
| ·特征选择集成算法 | 第29-32页 |
| ·集成学习 | 第29页 |
| ·BCS 算法 | 第29-32页 |
| ·实验结果与分析 | 第32-45页 |
| ·实验设置 | 第32-33页 |
| ·UCI 数据集 | 第33-40页 |
| ·基因表达数据集 | 第40-42页 |
| ·实验讨论 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-48页 |
| 第四章 基于稀疏表示的特征选择算法 | 第48-56页 |
| ·引言 | 第48-50页 |
| ·稀疏表示的求解 | 第48-50页 |
| ·基于稀疏表示的特征选择算法 | 第50-52页 |
| ·稀疏重构 | 第50-51页 |
| ·Sparsity Score 算法 | 第51-52页 |
| ·实验结果与分析 | 第52-54页 |
| ·实验设置 | 第53页 |
| ·聚类性能分析 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·已有工作总结 | 第56-57页 |
| ·未来工作展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第66页 |
