基于偏最小二乘回归的多标签分类算法研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 论文研究的背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 论文研究的内容及方法 | 第12-14页 |
| 1.3 论文研究的创新点 | 第14页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 多标签分类的相关技术 | 第16-32页 |
| 2.1 数据挖掘技术 | 第16-18页 |
| 2.2 数据分类技术 | 第18-21页 |
| 2.3 多标签分类技术 | 第21-23页 |
| 2.4 基于多标签数据转换的多标签分类技术 | 第23-29页 |
| 2.5 基于多标签算法转化的多标签分类技术 | 第29-31页 |
| 2.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 偏最小二乘回归模型的构建 | 第32-46页 |
| 3.1 多元线性回归技术 | 第32-34页 |
| 3.2 主成分分析技术 | 第34-37页 |
| 3.3 偏最小二乘回归的建模 | 第37-45页 |
| 3.3.1 偏最小二乘回归的基本思想 | 第37-39页 |
| 3.3.2 偏最小二乘回归模型的构建 | 第39-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 偏最小二乘回归在多标签分类中的应用 | 第46-55页 |
| 4.1 多标签分类中的相关技术 | 第46-47页 |
| 4.2 ML-PLS算法的实现 | 第47-50页 |
| 4.3 ML-PLS算法的仿真实验 | 第50-54页 |
| 4.3.1 仿真实验的数据集和对比算法 | 第50-52页 |
| 4.3.2 仿真实验的结果与分析 | 第52-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 本文总结与后续展望 | 第55-57页 |
| 5.1 本文总结 | 第55-56页 |
| 5.2 后续展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
