基于多视角的半监督特征选择算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景与意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·本文研究内容与组织结构 | 第12-15页 |
| 第2章 相关概念及理论 | 第15-33页 |
| ·特征选择的定义及作用 | 第15-16页 |
| ·特征选择的基本框架 | 第16-17页 |
| ·特征选择算法 | 第17-27页 |
| ·特征选择算法分类 | 第17-22页 |
| ·基于稀疏表示的特征选择算法 | 第22-23页 |
| ·基于最大相关最小冗余的特征选择算法 | 第23-27页 |
| ·多视角学习 | 第27-31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 第3章 基于多视角的半监督特征选择算法 | 第33-45页 |
| ·引言 | 第33-34页 |
| ·单视角的最大相关最小冗余特征选择算法 | 第34-35页 |
| ·基于多视角的半监督特征选择算法 | 第35-44页 |
| ·基于多视角的特征选择算法 | 第35-36页 |
| ·问题描述和符号 | 第36-39页 |
| ·算法描述 | 第39-40页 |
| ·算法分析 | 第40-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 实验及分析 | 第45-57页 |
| ·数据集 | 第45页 |
| ·对比方法 | 第45-48页 |
| ·评价标准 | 第48-49页 |
| ·实验设置 | 第49-50页 |
| ·实验结果及分析 | 第50-55页 |
| ·SSMVFS特征选择的多视角聚类性能分析 | 第50-52页 |
| ·SSMVFS特征选择的单视角聚类性能分析 | 第52-53页 |
| ·SSMVFS算法的聚类性能分析 | 第53-54页 |
| ·SSMVFS与MVFS所选特征子集的冗余性分析 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第5章 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·全文总结 | 第57页 |
| ·下一步工作及展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 | 第67页 |
