基于自然邻居和最小生成树的原型选择算法研究
| 中文摘要 | 第3-5页 |
| 英文摘要 | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文研究的主要内容 | 第13页 |
| 1.4 组织结构 | 第13-15页 |
| 2 基于k最近邻分类的原型选择概述 | 第15-25页 |
| 2.1 K最近邻分类 | 第15页 |
| 2.2 原型选择基础 | 第15-16页 |
| 2.3 原型选择相关概念 | 第16-17页 |
| 2.4 原型选择评价标准 | 第17页 |
| 2.5 原型选择算法的分类 | 第17-19页 |
| 2.5.1 搜索方向 | 第17-19页 |
| 2.5.2 选择类型 | 第19页 |
| 2.6 基于k最近邻分类的原型选择 | 第19-24页 |
| 2.6.1 CNN算法 | 第19-20页 |
| 2.6.2 ENN算法 | 第20-21页 |
| 2.6.3 TRKNN算法 | 第21-22页 |
| 2.6.4 PSC算法 | 第22-23页 |
| 2.6.5 BNNT算法 | 第23-24页 |
| 2.7 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 自然邻居 | 第25-33页 |
| 3.1 自然邻居的形成 | 第25-26页 |
| 3.2 自然邻居的定义 | 第26页 |
| 3.3 自然邻居相关特性 | 第26-31页 |
| 3.3.1 值的稳定性 | 第26-29页 |
| 3.3.2 自然邻域图 | 第29-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-33页 |
| 4 基于自然邻居和最小生成树的原型选择算法 | 第33-50页 |
| 4.1 数据预处理 | 第33-35页 |
| 4.2 最小生成树的建立 | 第35-38页 |
| 4.3 原型选择 | 第38-39页 |
| 4.4 算法时间复杂度分析 | 第39-40页 |
| 4.5 实验及分析 | 第40-48页 |
| 4.5.1 人工数据集实验 | 第40-41页 |
| 4.5.2 UCI数据集实验 | 第41-48页 |
| 4.6 本章小结 | 第48-50页 |
| 5 总结与展望 | 第50-53页 |
| 5.1 总结 | 第50-51页 |
| 5.2 展望 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 附录 | 第57页 |
| A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第57页 |
| B. 作者在攻读学位期间参与的科研项目目录 | 第57页 |
