| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-10页 |
| ·研究背景及意义 | 第7页 |
| ·数据降维 | 第7-8页 |
| ·数据降维研究进展 | 第7-8页 |
| ·数据降维的类别 | 第8页 |
| ·本文主要工作和结构 | 第8-10页 |
| 第二章 一阶降维方法 | 第10-14页 |
| ·主成分分析(PCA) | 第10页 |
| ·线性判别分析(LDA) | 第10-11页 |
| ·局部保持投影(LPP) | 第11-12页 |
| ·判别局部保持投影(DLPP) | 第12-14页 |
| 第三章 二阶降维方法 | 第14-21页 |
| ·单向投影 | 第14-18页 |
| ·二阶主成分分析(2D-PCA) | 第14-15页 |
| ·二阶局部保持投影(2D-LPP) | 第15页 |
| ·二阶判别局部保持投影(2D-DLPP) | 第15-17页 |
| ·二阶判别监督局部保持投影(2D-DSLPP) | 第17-18页 |
| ·双向投影 | 第18-21页 |
| ·TSA和DTSA的概述 | 第18页 |
| ·张量子空间分析(TSA) | 第18-19页 |
| ·判别张量子空间分析(DTSA) | 第19-21页 |
| 第四章 正交二维双向判别有监督局部保持投影算法(OBDSLPP) | 第21-28页 |
| ·问题描述 | 第21-23页 |
| ·Lanczos向量法 | 第23-24页 |
| ·正交二维双向判别有监督局部保持投影算法(OBDSLPP) | 第24-25页 |
| ·数值实验 | 第25-28页 |
| ·数值实验一 | 第26-27页 |
| ·数值实验二 | 第27-28页 |
| 第五章 总结与展望 | 第28-29页 |
| 致谢 | 第29-30页 |
| 参考文献 | 第30-33页 |
| 作者简介 | 第33页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第33页 |