| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-17页 |
| ·研究背景与意义 | 第8-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-15页 |
| ·维数约简研究现状 | 第10-13页 |
| ·数据分类研究现状 | 第13-15页 |
| ·论文的主要工作和结构安排 | 第15-17页 |
| ·论文的主要工作 | 第15页 |
| ·论文的组织结构 | 第15-17页 |
| 2 维数约简与半监督学习概况 | 第17-30页 |
| ·维数约简 | 第17-23页 |
| ·半监督学习的基本知识 | 第23-25页 |
| ·半监督学习基本思想及其未标记数据的作用 | 第23-24页 |
| ·半监督学习假设 | 第24-25页 |
| ·基于图的半监督学习 | 第25-29页 |
| ·基于图的半监督学习框架 | 第25-26页 |
| ·基于图的半监督分类算法 | 第26-27页 |
| ·基于图的半监督学习算法 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 3 基于非负矩阵分解和一致性学习的半监督分类算法 | 第30-40页 |
| ·非负矩阵分解 | 第30-34页 |
| ·非负矩阵分解原理 | 第30-32页 |
| ·非负矩阵分解算法收敛性证明 | 第32-34页 |
| ·基于NMF和一致性学习半监督分类算法 | 第34-36页 |
| ·实验结果与分析 | 第36-39页 |
| ·评价指标 | 第36页 |
| ·数据集与参数选择 | 第36-37页 |
| ·分类结果及分析 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 4 基于约束非负矩阵分解和一致性学习的半监督分类算法 | 第40-52页 |
| ·约束非负矩阵分解 | 第40-45页 |
| ·约束非负矩阵分解原理 | 第40-42页 |
| ·约束非负矩阵分解算法收敛性证明 | 第42-45页 |
| ·基于CNMF和一致性学习的半监督分类算法 | 第45-48页 |
| ·实验结果与分析 | 第48-51页 |
| ·数据集与参数选择 | 第48-49页 |
| ·分类结果及分析 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 5 基于构建类别图的维数约简半监督学习 | 第52-58页 |
| ·基于类别图的结构框架 | 第52-55页 |
| ·基于构建类别图的维数约简半监督学习 | 第55-56页 |
| ·实验结果及分析 | 第56-57页 |
| ·评价指标 | 第56页 |
| ·数据集与参数选择 | 第56页 |
| ·分类结果及分析 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 6 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·总结 | 第58页 |
| ·展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 攻读硕士期间发表学术论文情况 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |