评估几种流行学习降维分类器应用于癌症数据的性能
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 概述 | 第8-16页 |
| ·数据降维的概述 | 第8-10页 |
| ·数据降维的相关概念 | 第10页 |
| ·数据降维的分类 | 第10-12页 |
| ·流形学习 | 第12-16页 |
| ·流行学习方法的发展背景 | 第12-14页 |
| ·流行学习方法的概述 | 第14-16页 |
| 第二章 降维方法 | 第16-40页 |
| ·线性降维方法 | 第16-23页 |
| ·主成分分析 | 第16-19页 |
| ·Fisher线性判别分析(LDA) | 第19-22页 |
| ·多维尺度变换(MDS) | 第22-23页 |
| ·非线性流行学习降维方法概述 | 第23-40页 |
| ·全局特性保留方法 | 第23-26页 |
| ·局部特性保持方法 | 第26-33页 |
| ·非线性降维算法的总结 | 第33-34页 |
| ·局部保持映射(LPP) | 第34-40页 |
| 第三章 分类技术 | 第40-46页 |
| ·方法介绍 | 第40页 |
| ·常用分类分类器 | 第40-46页 |
| ·最近邻分类器(NNC) | 第40-41页 |
| ·支持向量机(SVM) | 第41-46页 |
| 第四章 结合式分类器的分类效果比较 | 第46-63页 |
| ·降维技术与分类器相结合的结合式分类器的概述 | 第46-47页 |
| ·结合式分类器设计与实现 | 第47-50页 |
| ·结合式分类器的设计 | 第47-48页 |
| ·数据预处理方法 | 第48-49页 |
| ·结合式分类器的评估办法 | 第49-50页 |
| ·实验结果分析 | 第50-63页 |
| ·数据来源介绍 | 第50-51页 |
| ·数据可视化分析 | 第51-57页 |
| ·分类性能比较 | 第57-60页 |
| ·类间类内对结合式分类器的评估 | 第60-61页 |
| ·算法耗时评估 | 第61-63页 |
| 第五章 全文总结 | 第63-64页 |
| ·研究工作总结 | 第63页 |
| ·后续研究工作的展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第67页 |
