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自然最近邻居在高维数据结构学习中的应用

中文摘要第1-5页
英文摘要第5-10页
1 绪论第10-20页
   ·选题背景第10-14页
   ·研究意义与目的第14-17页
   ·研究内容第17-20页
2 自然最近邻居(3N)第20-32页
   ·最近邻居技术第20-22页
   ·自然最近邻居(3N)第22-25页
     ·3N 邻居的形成第22-23页
     ·3N 邻居的定义第23-25页
   ·3N 邻居的特性第25-28页
     ·supk 值的稳定性第25-27页
     ·3N 邻居数的Poisson 过程模型第27-28页
   ·构造自适应最近邻域图第28-30页
     ·自然最近邻域图(Natural Nearest Neihborhood Graph_3NG)第28-29页
     ·饱和的最近邻域图(Satural Neighborhood Graph_SNG)第29-30页
   ·本章小结第30-32页
3 3N 邻居与全局结构流形学习及应用第32-64页
   ·流形学习中的基本问题第32-33页
   ·自适应流形学习算法 3N-Isomap第33-38页
     ·Isomap 算法第33-34页
     ·自适应流形学习第34-35页
     ·自适应流形学习算法3N-Isomap第35页
     ·算法3N-Isomap 的性能第35-38页
     ·小结第38页
   ·多流形学习第38-45页
     ·相关研究第38-39页
     ·自动地多流形或多聚类学习第39页
     ·实验结果第39-45页
   ·手写数字复杂性分析第45-53页
     ·提出问题:什么是残差第45-46页
     ·数字复杂性第46-53页
     ·小结第53页
   ·通用的简单随机采样模型第53-62页
     ·简单采样第53-55页
     ·通用的简单随机采样模型第55-56页
     ·实验结果第56-62页
     ·小结第62页
   ·本章小结第62-64页
4 3N 邻居与局部结构流形学习第64-76页
   ·无自由参数局部流形学习算法3N-LLE第64-68页
     ·LLE 算法第64-65页
     ·3N-LLE 算法第65页
     ·实验第65-68页
   ·无自由参数局部流形学习算法3N-LTSA第68-73页
     ·LTSA 算法第68页
     ·3N-LTSA 算法第68-70页
     ·实验第70-73页
   ·小结第73-76页
5 3N 邻居在谱图聚类中的应用第76-96页
   ·聚类结构的子空间描述理论及方法第76-84页
     ·谱聚类第76-77页
     ·正规剪切算法第77-80页
     ·K-路正规剪切与谱松驰技术第80-81页
     ·基于图分割的K-路正规关联与K-路正规剪切准则第81-84页
   ·改进的 MNCut 算法第84-94页
     ·自动地学习一个稀疏的相似度矩阵第85-87页
     ·改进的MNcut 算法:3N-MNcut 算法第87-88页
     ·实验效果第88-94页
   ·小结第94-96页
6 结构离群与行为分析第96-114页
   ·离群检测概述第96-99页
     ·离群点的含义第96-97页
     ·离群检测方法第97-99页
   ·离群点与聚类的谱系特征结构第99-105页
     ·聚类的谱系特征第99页
     ·离群点的谱系特征第99-103页
     ·结构离群: 一种离群行为解释第103-104页
     ·实验结果第104-105页
   ·结构离群行为第105-112页
     ·结构离群因子第106-107页
     ·结构离群指数第107-109页
     ·实验结果及离群行为分析第109-112页
   ·小结第112-114页
7 总结与展望第114-116页
   ·总结第114-115页
   ·展望第115-116页
致谢第116-118页
参考文献第118-128页
附录第128-129页
 A. 作者在攻读博士学位期间发表的论文目录第128-129页
 B. 作者在攻读博士学位期间参加的科研项目第129页

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