基于文本特征的降维技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 特征选择的困难与挑战 | 第13-14页 |
| 1.4 研究内容及章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 特征降维相关技术概述 | 第16-29页 |
| 2.1 特征选择 | 第16-24页 |
| 2.1.1 特征选择的概述 | 第17页 |
| 2.1.2 特征选择的流程 | 第17-19页 |
| 2.1.3 特征选择算法的分类 | 第19-20页 |
| 2.1.4 经典的特征选择算法 | 第20-24页 |
| 2.2 特征提取 | 第24-26页 |
| 2.2.1 特征提取的概述 | 第24-25页 |
| 2.2.2 经典的特征提取算法 | 第25-26页 |
| 2.3 文本挖掘相关技术 | 第26-28页 |
| 2.3.1 文本预处理 | 第26-27页 |
| 2.3.2 文本表示 | 第27-28页 |
| 2.3.3 文本聚类 | 第28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于差分进化的两阶段文本特征选择算法 | 第29-43页 |
| 3.1 文本特征空间模型 | 第29-30页 |
| 3.2 改进差分进化的两阶段特征选择算法 | 第30-35页 |
| 3.2.1 高相关性特征子集构建 | 第31-32页 |
| 3.2.2 基于DE特征提取 | 第32-35页 |
| 3.2.3 改进差分进化的两阶段特征选择算法步骤 | 第35页 |
| 3.3 仿真实验结果与分析 | 第35-42页 |
| 3.3.1 数据来源及评价指标 | 第35-36页 |
| 3.3.2 收敛性对比和参数设置 | 第36-39页 |
| 3.3.3 各阶段改进点的有效性验证 | 第39-40页 |
| 3.3.4 不同特征选择算法的聚类效果对比 | 第40-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 三阶段文本特征选择算法 | 第43-58页 |
| 4.1 背景介绍 | 第43-46页 |
| 4.1.1 PCA降维 | 第43-45页 |
| 4.1.2 压缩感知降维 | 第45-46页 |
| 4.2 三阶段文本特征选择算法 | 第46-50页 |
| 4.2.1 改进的MAD | 第47-48页 |
| 4.2.2 结合特征模长的绝对余弦 | 第48-49页 |
| 4.2.3 PCA降维 | 第49页 |
| 4.2.4 三阶段文本特征选择算法步骤 | 第49-50页 |
| 4.3 实验与分析 | 第50-57页 |
| 4.3.1 数据来源及评价指标 | 第50-51页 |
| 4.3.2 不同观测矩阵的聚类效果对比 | 第51-53页 |
| 4.3.3 各阶段有效性验证 | 第53-55页 |
| 4.3.4 不同特征选择算法的聚类效果对比 | 第55-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 总结 | 第58-59页 |
| 5.2 展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第65-66页 |
| 附录B 攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第66页 |
