不平衡数据分类中特征选择算法研究

摘要	第4-5页
Abstract	第5页
1 绪论	第8-17页
1.1 研究背景与意义	第8-10页
1.2 国内外研究现状	第10-14页
1.3 本文主要工作	第14-16页
1.4 本章小结	第16-17页
2 数据分类中的特征选择问题分析	第17-25页
2.1 特征选择的基本概念	第17-18页
2.2 特征选择的一般过程	第18-19页
2.3 特征子集的生成	第19-21页
2.4 特征子集的评估	第21-23页
2.5 特征选择问题	第23-24页
2.6 本章小结	第24-25页
3 一种改进的Relief特征选择算法	第25-38页
3.1 Relief算法分析	第25-27页
3.2 GRelief算法设计	第27-29页
3.3 实验与结果分析	第29-37页
3.4 本章小结	第37-38页
4 基于集成学习的特征选择算法	第38-51页
4.1 集成学习的基本框架	第38-43页
4.2 基于集成学习的特征选择算法	第43-45页
4.3 实验与结果分析	第45-50页
4.4 本章小结	第50-51页
5 总结与展望	第51-53页
5.1 主要研究成果	第51-52页
5.2 下一步工作展望	第52-53页
致谢	第53-55页
参考文献	第55-59页
附录I 攻读硕士学位期间参与的科研工作	第59页