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基于K-近邻准则的若干模式分类方法研究

摘要第3-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第10-18页
    1.1 研究背景与意义第10-13页
    1.2 国内外研究现状第13-16页
    1.3 本文主要研究工作及章节安排第16-18页
第2章 基础理论第18-26页
    2.1 最近邻分类第18-19页
    2.2 K-近邻分类第19-20页
    2.3 距离度量第20-21页
    2.4 实验数据第21-23页
    2.5 评价方法第23-26页
        2.5.1 分类正确率第23页
        2.5.2 置信区间第23-24页
        2.5.3 交叉验证第24-26页
第3章 伪近质心近邻分类第26-50页
    3.1 研究背景第26-27页
    3.2 相关分类方法第27-31页
        3.2.1 局部均值K-近邻分类第28页
        3.2.2 伪近邻分类第28-29页
        3.2.3 近质心近邻分类第29页
        3.2.4 K-近质心近邻分类第29-30页
        3.2.5 局部均值K-近质心近邻分类第30-31页
    3.3 伪近质心近邻分类第31-34页
        3.3.1 分类思想第31-32页
        3.3.2 伪代码第32-34页
    3.4 各分类方法比较第34-36页
    3.5 算法复杂度第36-37页
    3.6 实验结果第37-48页
        3.6.1 真实数据集实验结果第38-44页
        3.6.2 人工数据集实验结果第44-47页
        3.6.3 噪声数据集实验结果第47页
        3.6.4 实验小结第47-48页
    3.7 本章小结第48-50页
第4章 基于调和平均距离的K-近邻分类第50-78页
    4.1 研究背景第50-51页
    4.2 相关分类方法第51-53页
        4.2.1 局部均值K-近邻分类第51-52页
        4.2.2 局部均值伪最近邻分类第52页
        4.2.3 多局部均值的k次谐波最近邻分类第52-53页
    4.3 基于调和平均距离的K-近邻分类第53-59页
        4.3.1 分类思想第53-55页
        4.3.2 距离分析第55-58页
        4.3.3 伪代码第58-59页
    4.4 各分类方法比较第59-60页
    4.5 算法复杂度第60-61页
    4.6 实验结果第61-77页
        4.6.1 真实数据集实验结果第61-70页
        4.6.2 人工数据集实验结果第70-72页
        4.6.3 噪声数据集实验结果第72-74页
        4.6.4 时间序列数据集实验结果第74-77页
        4.6.5 实验小结第77页
    4.7 本章小结第77-78页
第5章 基于稀疏表示的K-近邻分类第78-106页
    5.1 研究背景第78-79页
    5.2 相关分类方法第79-82页
        5.2.1 距离加权K-近邻分类第79-80页
        5.2.2 基于稀疏表示的近邻分类第80-81页
        5.2.3 线性重构度量近邻分类第81页
        5.2.4 基于协作表示的近邻分类第81-82页
    5.3 基于稀疏系数加权的K-最近邻分类第82-83页
        5.3.1 分类思想第82页
        5.3.2 伪代码第82-83页
    5.4 基于残差加权的K-最近邻分类第83-85页
        5.4.1 分类思想第83-84页
        5.4.2 伪代码第84-85页
    5.5 理论及实验依据第85-91页
        5.5.1 理论依据第85-86页
        5.5.2 实验依据第86-91页
    5.6 算法复杂度第91-92页
    5.7 实验结果第92-105页
        5.7.1 数据集第93-94页
        5.7.2 真实数据集实验结果第94-101页
        5.7.3 噪声数据集实验结果第101-104页
        5.7.4 实验小结第104-105页
    5.8 本章小结第105-106页
第6章 总结和展望第106-108页
致谢第108-110页
参考文献第110-118页
攻读博士期间的研究成果第118页

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