无监督与半监督降维算法研究

摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-7页
第一章 绪论	第7-13页
·研究背景与意义	第7-9页
·研究进展及状况	第9-11页
·论文研究内容及章节安排	第11-13页
第二章 特征降维和模式分类	第13-25页
·引言	第13页
·降维的定义	第13-14页
·常见的降维算法	第14-22页
·主成分分析方法	第14-16页
·线性判别分析	第16-18页
·局部线性嵌入	第18-20页
·局部保持映射	第20-22页
·K-近邻分类器	第22-23页
·本章小结	第23-25页
第三章 基于局部保持的隐变量模型	第25-35页
·引言	第25页
·高斯过程隐变量模型	第25-30页
·高斯过程	第25-26页
·概率的主成分分析	第26-27页
·高斯过程隐变量模型	第27-30页
·基于局部保持的隐变量模型	第30-31页
·实验结果与分析	第31-34页
·本章小结	第34-35页
第四章 基于成对约束的半监督降维算法	第35-47页
·引言	第35-36页
·成对约束的定义	第36页
·判别成分分析	第36-37页
·改进的成对约束降维算法	第37-39页
·基于整体保持的成对约束降维算法	第37-38页
·基于局部保持的成对约束降维算法	第38-39页
·实验结果与分析	第39-45页
·本章小结	第45-47页
第五章 总结与展望	第47-49页
·总结	第47-48页
·展望	第48-49页
致谢	第49-51页
参考文献	第51-55页
攻读硕士期间发表的论文与参加的科研项目	第55-56页