| 第一章 绪论 | 第1-10页 |
| ·线性判别的相关研究工作 | 第7-8页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第8-9页 |
| ·本文的内容安排 | 第9-10页 |
| 第二章 增强主分量分类器 | 第10-30页 |
| ·主分量分类器 | 第10-11页 |
| ·k-近邻主分量分类器 | 第11-15页 |
| ·k-近邻规则 | 第11-12页 |
| ·k-近邻主分量分类器(KNN_PCC) | 第12-15页 |
| ·模糊加权主分量分类器 | 第15-19页 |
| ·模糊集与模式分类的关系 | 第15页 |
| ·模糊加权主分量分类器 | 第15-19页 |
| ·定义权向量 | 第15-16页 |
| ·模糊加权主分量分类器(FWPCC) | 第16页 |
| ·选择类中心 | 第16-17页 |
| ·核模糊加权主分量分类器(KFPCC) | 第17-19页 |
| ·鲁棒加权主分量分类器(RWPCC) | 第19-20页 |
| ·PCC与SVM的关系 | 第20-21页 |
| ·实验结果及讨论 | 第21-29页 |
| ·实验1:Toyproblem | 第22-23页 |
| ·实验2:Iris数据分类 | 第23-27页 |
| ·实验3:Breast-Cancer数据分类 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 推广的线性判别分类器 | 第30-38页 |
| ·FISHER线性判别分析 | 第30-31页 |
| ·多特征线性判别分析 | 第31-33页 |
| ·MFLDA准则 | 第31-33页 |
| ·MFLDA分类器设计 | 第33页 |
| ·支持向量机(SVM) | 第33-34页 |
| ·LDA与SVM的关系 | 第34-35页 |
| ·实验结果 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 总结与后继工作 | 第38-41页 |
| ·后继工作 | 第38-41页 |
| ·核MFLDA(KMFLDA:kernelmultifeatureFLDA) | 第38-40页 |
| ·其它相关后继工作 | 第40-41页 |
| 致谢 | 第41-42页 |
| 研究生期间发表的论文 | 第42-43页 |
| 参考文献 | 第43-46页 |
| 附录 | 第46-47页 |