| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 分类 | 第11-12页 |
| 1.2.2 流形分类算法 | 第12-14页 |
| 1.3 常用分类评价指标 | 第14页 |
| 1.4 流形分类算法的应用 | 第14-15页 |
| 1.4.1 医学数据的分类 | 第15页 |
| 1.5 本文研究内容和结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 流形学习算法综述 | 第17-25页 |
| 2.1 等距映射 | 第17-18页 |
| 2.2 局部线性嵌入 | 第18-19页 |
| 2.3 拉普拉斯特征映射 | 第19-20页 |
| 2.4 局部切空间排列 | 第20-21页 |
| 2.5 局部插值嵌入 | 第21-23页 |
| 2.5.1 相容映射 | 第21-23页 |
| 2.5.2 局部插值嵌入算法步骤 | 第23页 |
| 2.6 有监督的局部线性嵌入算法 | 第23-24页 |
| 2.7 有监督的等距映射算法 | 第24页 |
| 2.8 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于局部插值嵌入的监督式流形学习分类算法 | 第25-31页 |
| 3.1 基本定义 | 第25页 |
| 3.2 邻域构建 | 第25页 |
| 3.3 全局坐标的排列 | 第25-27页 |
| 3.4 类别标签信息的利用 | 第27-28页 |
| 3.5 测试数据的扩展 | 第28页 |
| 3.6 实验与分析 | 第28-30页 |
| 3.6.1 人工数据集 | 第28页 |
| 3.6.2 真实数据集 | 第28-29页 |
| 3.6.3 LSLC在人工数据集上的实验结果 | 第29页 |
| 3.6.4 实验结果分析 | 第29-30页 |
| 3.7 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 基于局部插值嵌入的线性分类算法 | 第31-43页 |
| 4.1 基本定义 | 第31页 |
| 4.2 构建类内图和类间图 | 第31页 |
| 4.3 构建局部切空间 | 第31-32页 |
| 4.4 构建全局坐标 | 第32-35页 |
| 4.5 测试数据扩展 | 第35页 |
| 4.6 实验与分析 | 第35-42页 |
| 4.6.1 LLCA在人工数据集上的降维效果 | 第35-41页 |
| 4.6.2 实验结果与分析 | 第41-42页 |
| 4.7 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 基于局部插值嵌入的非线性分类算法 | 第43-54页 |
| 5.1 核方法 | 第43-44页 |
| 5.2 核技巧 | 第44页 |
| 5.3 基于局部插值嵌入的非线性流形分类算法 | 第44-46页 |
| 5.3.1 训练数据的非线性映射 | 第44-45页 |
| 5.3.2 测试数据扩展 | 第45-46页 |
| 5.4 实验与分析 | 第46-53页 |
| 5.4.1 LNCA在人工数据集上的降维效果 | 第46页 |
| 5.4.2 LNCA与原算法在真实数据集上的降维结果对比 | 第46-52页 |
| 5.4.3 实验结果与分析 | 第52-53页 |
| 5.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 基于局部插值嵌入的流形分类算法应用 | 第54-61页 |
| 6.1 医学数据分类 | 第54页 |
| 6.2 医学数据分类系统 | 第54-60页 |
| 6.2.1 系统设计 | 第54-55页 |
| 6.2.2 系统功能介绍 | 第55页 |
| 6.2.3 系统实现 | 第55-60页 |
| 6.3 本章小结 | 第60-61页 |
| 第七章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 7.1 全文总结 | 第61-62页 |
| 7.2 工作展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文与参加的研究工作 | 第67-69页 |