数据降维技术的建模研究与应用--特征降维及其应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| ·应用背景 | 第7-11页 |
| ·人脸检测与识别 | 第9页 |
| ·微阵列数据基因选择 | 第9-10页 |
| ·文本分类 | 第10-11页 |
| ·数据可视化 | 第11页 |
| ·研究现状 | 第11-12页 |
| ·研究意义与目标 | 第12-13页 |
| ·论文结构 | 第13-14页 |
| 第二章 特征降维 | 第14-22页 |
| ·类别可分性判别 | 第14-15页 |
| ·特征提取 | 第15-19页 |
| ·主成分分析 | 第16页 |
| ·Fisher 线性判别分析 | 第16-17页 |
| ·基于流形的特征提取方法 | 第17-19页 |
| ·特征选择 | 第19-22页 |
| ·方差 | 第20页 |
| ·Fisher 分数 | 第20-22页 |
| 第三章 基于支持向量机（SVM）的特征选择 | 第22-30页 |
| ·支持向量机简介 | 第22-24页 |
| ·改进的基于SVM 的特征选择算法 | 第24-26页 |
| ·输入空间的特征降维 | 第24-25页 |
| ·特征空间的特征降维 | 第25页 |
| ·输入空间与特征空间的联合 | 第25-26页 |
| ·实验结果 | 第26-29页 |
| ·输入空间实验 | 第26-27页 |
| ·特征空间实验 | 第27-28页 |
| ·输入和特征空间的联合实验 | 第28-29页 |
| ·小结 | 第29-30页 |
| 第四章 基于有监督局部保留准则的特征降维 | 第30-49页 |
| ·局部保留准则及其在特征降维中的应用 | 第30-31页 |
| ·局部保留准则的优缺点分析 | 第31-32页 |
| ·有监督的局部保留准则及其在特征降维中的应用 | 第32-48页 |
| ·有监督的局部保留准则 | 第32页 |
| ·有监督的局部保留投影 | 第32-34页 |
| ·实验结果 | 第34-42页 |
| ·有监督的 Laplacian 分数 | 第42-43页 |
| ·实验结果 | 第43-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 第五章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第56页 |
