半监督学习方法及应用研究

摘要	第1-9页
ABSTRACT	第9-10页
第1章 绪论	第10-14页
·论文背景	第10-12页
·研究目的与意义	第12页
·主要工作与创新点	第12-14页
第2章 半监督学习理论	第14-28页
·机器学习技术概论	第14-18页
·无监督学习	第15-16页
·监督学习	第16-17页
·半监督学习	第17-18页
·半监督学习的分类	第18-27页
·基于概论的方法	第18-20页
·基于监督算法的方法	第20-21页
·基于聚类的方法	第21-23页
·基于多视图的方法	第23-24页
·基于图的方法	第24-27页
·算法的分析和选择	第27页
·本章小结	第27-28页
第3章 聚类理论基础	第28-38页
·聚类分析介绍	第28-31页
·数据间相似性度量	第28-30页
·类间距离度量	第30-31页
·聚类分析分类	第31-36页
·无监督中的聚类	第31-35页
·半监督中的聚类	第35-36页
·聚类算法评价准则	第36-37页
·致密度度量准则	第36页
·划分评价准则	第36-37页
·CR准则	第37页
·David-Bouldin准则	第37页
·本章小结	第37-38页
第4章 利用无标记样本结构信息的自训练算法	第38-53页
·引论	第38-40页
·自标记样本的选择	第40-42页
·错标样本剔除	第42-45页
·实验结果及其分析	第45-51页
·实验环境	第45-47页
·实验设置	第47-48页
·实验结果	第48-51页
·本章小结	第51-53页
第5章 总结与展望	第53-54页
参考文献	第54-63页
致谢	第63-64页
攻读学位期间发表的学术论文目录	第64-65页
学位论文评阅及答辩情况表	第65页