| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·特征选择问题的研究趋势 | 第12-14页 |
| ·本文的研究内容及主要工作 | 第14-16页 |
| 第2章 基于最大相关最小冗余WRAPPER 型特征选择算法基本理论 | 第16-41页 |
| ·特征选择算法基本理论 | 第16-27页 |
| ·特征选择的定义 | 第16-17页 |
| ·特征选择的作用 | 第17-18页 |
| ·特征选择的基本框架 | 第18-26页 |
| ·常用特征选择算法 | 第26-27页 |
| ·信息熵理论 | 第27-33页 |
| ·熵原理及信息熵的引入 | 第27-30页 |
| ·互信息 | 第30-32页 |
| ·互信息的性质 | 第32-33页 |
| ·分类器 | 第33-40页 |
| ·支持向量机 | 第33-37页 |
| ·朴素贝叶斯 | 第37-39页 |
| ·线性判别分析 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第3章 基于最大相关最小冗余的改进特征选择算法 | 第41-49页 |
| ·相关性度量 | 第41-42页 |
| ·冗余性度量 | 第42页 |
| ·最大相关的特征选择算法 | 第42-43页 |
| ·改进的最大相关最小冗余特征选择算法 | 第43-48页 |
| ·算法设计 | 第43-45页 |
| ·算法框图及描述 | 第45-47页 |
| ·改进的特征选择算法伪代码 | 第47-48页 |
| ·算法分析 | 第48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 实验验证及结果分析 | 第49-62页 |
| ·实验数据来源及预处理 | 第49页 |
| ·最大相关的特征选择算法实验分析 | 第49-54页 |
| ·最大相关性分析 | 第49-52页 |
| ·分类器验证 | 第52-54页 |
| ·改进的最大相关最小冗余特征选择算法实验分析 | 第54-61页 |
| ·MID/MIQ 型最大相关最小冗余算法 | 第54-55页 |
| ·分类器验证 | 第55-58页 |
| ·加权的MID/MIQ 型最大相关最小冗余算法 | 第58-60页 |
| ·分类器验证 | 第60-61页 |
| ·实验结果分析 | 第61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务及主要成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 作者简介 | 第70页 |