成对约束传递方法及其在约束聚类问题中的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 插图索引 | 第11-14页 |
| 表格索引 | 第14-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-28页 |
| ·数据的聚类分析 | 第15-18页 |
| ·基于成对约束传递的约束聚类 | 第18-25页 |
| ·成对约束以及成对约束传递问题简述 | 第19-24页 |
| ·基于成对约束传递的约束聚类问题的研究现状 | 第24-25页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第25-27页 |
| ·本文的结构内容安排 | 第27-28页 |
| 第二章 对称图正则的成对约束传递方法 | 第28-49页 |
| ·引言 | 第28-30页 |
| ·基于图正则的半监督学习 | 第30-32页 |
| ·对称图正则框架 | 第32-38页 |
| ·对称图正则约束传递算法 | 第32-35页 |
| ·从对称信息扩散的角度解释 | 第35-38页 |
| ·基于对称图正则约束传递的约束聚类算法 | 第38-40页 |
| ·实验结果 | 第40-47页 |
| ·实验设计 | 第40-41页 |
| ·UCI数据集上的实验结果 | 第41-43页 |
| ·图像数据集上的实验结果 | 第43-46页 |
| ·参数敏感性实验 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第三章 基于相似度学习的成对约束传递方法 | 第49-72页 |
| ·引言 | 第49-51页 |
| ·基于局部近邻重构的相似度学习 | 第51-53页 |
| ·基于成对约束的相似度学习 | 第53-57页 |
| ·问题定义 | 第54-55页 |
| ·利用成对约束学习图 | 第55-57页 |
| ·利用学习到的相似图做成对约束传递 | 第57-59页 |
| ·基于相似度学习成对约束传递的约束聚类算法 | 第59页 |
| ·实验结果 | 第59-70页 |
| ·实验设计 | 第61-62页 |
| ·图像数据集上的实验结果 | 第62-69页 |
| ·UCI数据集上的实验结果 | 第69页 |
| ·参数敏感性实验 | 第69-70页 |
| ·本章小结 | 第70-72页 |
| 第四章 基于多图随机行走的多模态约束传递方法 | 第72-93页 |
| ·引言 | 第72-75页 |
| ·多模态数据的成对约束传递问题定义 | 第75-76页 |
| ·基于多图随机行走的多模态约束传递方法 | 第76-81页 |
| ·基于多模态约束传递的约束聚类算法 | 第81页 |
| ·利用成对约束学习图选择的先验概率 | 第81-84页 |
| ·实验结果 | 第84-91页 |
| ·实验设计 | 第85-86页 |
| ·Flickr-11数据集上的实验结果 | 第86-89页 |
| ·Corel-5000数据集上的实验结果 | 第89-90页 |
| ·参数敏感性试验 | 第90-91页 |
| ·本章小结 | 第91-93页 |
| 第五章 基于模态一致性约束的多模态约束传递方法 | 第93-112页 |
| ·引言 | 第93-94页 |
| ·数据模态之间的一致性约束框架 | 第94-97页 |
| ·基于模态一致性约束的多模态约束传递 | 第97-101页 |
| ·基于模态一致性框架约束传递的约束聚类算法 | 第101-103页 |
| ·实验结果 | 第103-110页 |
| ·实验设计 | 第103-105页 |
| ·Flickr-11数据集上的实验结果 | 第105-108页 |
| ·Corel-5000数据集上的实验结果 | 第108页 |
| ·参数敏感性试验 | 第108-110页 |
| ·本章小结 | 第110-112页 |
| 第六章 总结与展望 | 第112-115页 |
| ·本文工作总结 | 第112-113页 |
| ·未来工作展望 | 第113-115页 |
| 参考文献 | 第115-126页 |
| 致谢 | 第126-127页 |
| 在学期间发表论文 | 第127-131页 |
| 附件 | 第131页 |
