| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 特征选择概述 | 第10-14页 |
| 1.2.1 特征选择的定义 | 第10-11页 |
| 1.2.2 特征选择算法的分类 | 第11-13页 |
| 1.2.3 特征选择研究的历史与现状 | 第13-14页 |
| 1.2.4 特征选择研究的趋势 | 第14页 |
| 1.3 本文主要研究内容与结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 基于信息论的特征选择 | 第16-24页 |
| 2.1 特征选择的基本框架 | 第16-19页 |
| 2.1.1 搜索策略 | 第17-18页 |
| 2.1.2 评价测度 | 第18-19页 |
| 2.2 信息论概述 | 第19-22页 |
| 2.2.1 熵原理及信息熵的引入 | 第19页 |
| 2.2.2 信息熵 | 第19-20页 |
| 2.2.3 联合熵 | 第20页 |
| 2.2.4 条件熵 | 第20页 |
| 2.2.5 互信息 | 第20-21页 |
| 2.2.6 信息熵和互信息的计算方法 | 第21-22页 |
| 2.3 基于信息论的特征选择 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 一种改进的基于最大相关最小冗余的算法 | 第24-33页 |
| 3.1 相关性和冗余性的互信息表示方法 | 第24-25页 |
| 3.1.1 相关性 | 第24页 |
| 3.1.2 冗余性 | 第24-25页 |
| 3.2 一些基于最大相关最小冗余的算法 | 第25-26页 |
| 3.2.1 MIFS 算法 | 第25页 |
| 3.2.2 MIFS-U 算法 | 第25-26页 |
| 3.3 一种改进的基于最大相关最小冗余的算法 | 第26-29页 |
| 3.3.1 算法设计 | 第27页 |
| 3.3.2 算法描述和框图 | 第27-29页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第29-32页 |
| 3.4.1 实验数据集 | 第29页 |
| 3.4.2 实验设置 | 第29-30页 |
| 3.4.3 实验结果以及分析 | 第30-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 一种基于互信息的无监督特征选择算法 | 第33-43页 |
| 4.1 无监督特征选择概述 | 第33-34页 |
| 4.2 基于互信息的无监督特征选择算法 | 第34-38页 |
| 4.2.1 基于特征关联的无监督特征选择算法 | 第34-35页 |
| 4.2.2 基于互信息的无监督特征选择 UFS-MI | 第35-38页 |
| 4.3 一种基于互信息的无监督特征选择算法 | 第38-40页 |
| 4.3.1 算法思想与设计 | 第38-39页 |
| 4.3.2 算法描述和框图 | 第39-40页 |
| 4.4 实验结果和分析 | 第40-42页 |
| 4.4.1 实验数据集 | 第41页 |
| 4.4.2 实验设置 | 第41页 |
| 4.4.3 实验结果及分析 | 第41-42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 结论 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-48页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49页 |