| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第15-29页 |
| 1.1 引言 | 第15-17页 |
| 1.1.1 非监督学习 | 第16页 |
| 1.1.2 监督学习 | 第16页 |
| 1.1.3 半监督学习 | 第16-17页 |
| 1.2 基于图的半监督学习 | 第17-27页 |
| 1.2.1 图构造算法 | 第17-20页 |
| 1.2.2 基于图的标签传递算法 | 第20-22页 |
| 1.2.3 半监督降维算法 | 第22-27页 |
| 1.3 本文的内容安排 | 第27-29页 |
| 2 基于数据自表示和拉普拉斯平滑约束的图构造算法 | 第29-53页 |
| 2.1 引言 | 第29页 |
| 2.2 相关工作 | 第29-30页 |
| 2.2.1 标准l_2图 | 第29-30页 |
| 2.2.2 加权正则化的最小化平方差算法 | 第30页 |
| 2.3 基于数据自表示和拉普拉斯平滑约束的图构造算法(SRLS) | 第30-33页 |
| 2.4 基于SRLS图的两步算法(TPSRLS) | 第33-34页 |
| 2.5 核SRLS算法 | 第34-36页 |
| 2.5.1 希尔伯特空间 | 第34-35页 |
| 2.5.2 基于列生成SRLS算法 | 第35-36页 |
| 2.6 约束核SRLS算法 | 第36-38页 |
| 2.7 实验 | 第38-52页 |
| 2.7.1 基于SRLS图的标签传递算法 | 第39-46页 |
| 2.7.2 SRLS算法收敛性评估 | 第46-50页 |
| 2.7.3 参数分析 | 第50页 |
| 2.7.4 时间复杂度评估 | 第50-52页 |
| 2.8 本章小结 | 第52-53页 |
| 3 拉普拉斯平滑约束稀疏图构造算法 | 第53-75页 |
| 3.1 引言 | 第53页 |
| 3.2 相关工作 | 第53-55页 |
| 3.2.1 稀疏表示算法 | 第53-54页 |
| 3.2.2 标准稀疏图和鲁棒稀疏图 | 第54-55页 |
| 3.2.3 约束稀疏图构造算法 | 第55页 |
| 3.3 拉普拉斯平滑约束稀疏图构造算法(SGLS) | 第55-57页 |
| 3.4 核SGLS算法 | 第57-58页 |
| 3.5 约束核SGLS算法 | 第58-60页 |
| 3.6 实验 | 第60-74页 |
| 3.6.1 基于SGLS图的标签传递算法 | 第61-66页 |
| 3.6.2 基于SGLS图的拉普拉斯特征映射 | 第66页 |
| 3.6.3 基于SGLS图的局部保持投影 | 第66-68页 |
| 3.6.4 SGLS算法收敛性评估 | 第68-73页 |
| 3.6.5 参数分析 | 第73-74页 |
| 3.7 本章小结 | 第74-75页 |
| 4 弹性带约束稀疏保持嵌入 | 第75-93页 |
| 4.1 引言 | 第75页 |
| 4.2 相关工作 | 第75-77页 |
| 4.2.1 稀疏保持投影 | 第75-76页 |
| 4.2.2 约束图嵌入算法 | 第76-77页 |
| 4.2.3 弹性流形嵌入 | 第77页 |
| 4.3 约束稀疏保持嵌入(CSPE) | 第77-79页 |
| 4.4 弹性带约束稀疏保持嵌入(FCSPE) | 第79-80页 |
| 4.5 实验 | 第80-92页 |
| 4.5.1 对照试验 | 第82-87页 |
| 4.5.2 参数分析 | 第87-92页 |
| 4.6 本章小结 | 第92-93页 |
| 5 总结与展望 | 第93-95页 |
| 5.1 总结 | 第93页 |
| 5.2 展望 | 第93-95页 |
| 致谢 | 第95-97页 |
| 参考文献 | 第97-109页 |
| 附录 | 第109页 |