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基于遗传算法的半监督学习研究

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基于遗传算法的半监督学习研究
论文目录
 
摘要第1-4页
ABSTRACT第4-8页
第一章 引言第8-13页
  · 课题研究的背景和意义第8-9页
  · 国内外研究现状第9-11页
  · 本文的主要工作及组织结构第11-13页
第二章 半监督聚类相关知识第13-24页
  · 数据挖掘技术简介第13-16页
    · 数据挖掘的定义、历史和发展第13-14页
    · 数据挖掘的主要方法第14-16页
      · 关联规则方法第14页
      · 决策树方法第14-15页
      · 人工神经网络第15-16页
  · 聚类分析技术第16-20页
    · 聚类分析概念第16-18页
      · 聚类分析定义第16-17页
      · 距离和相似性的度量第17-18页
    · 聚类分析方法分类第18-20页
      · 划分聚类方法第18-19页
      · 层次聚类方法第19页
      · 密度聚类方法第19-20页
  · 半监督聚类技术第20-23页
    · 基于约束的半监督聚类方法第20-21页
    · 基于距离的半监督聚类方法第21页
    · 基于遗传算法的半监督聚类方法第21-23页
  · 本章小结第23-24页
第三章 半监督聚类利用成对约束信息的新方法第24-34页
  · 成对约束的定义第24页
  · 近邻度的定义第24-25页
  · 凝聚层次聚类算法(AHC)第25-27页
  · 基于成对约束的半监督凝聚层次聚类算法(PS-AHC)第27-30页
    · 利用成对约束改变聚类簇之间的距离第27-29页
    · PS-AHC算法的步骤第29-30页
  · 实验结果与分析第30-33页
    · 实验方案第30页
    · 结果与分析第30-33页
  · 本章小结第33-34页
第四章 基于遗传算法的改进半监督聚类算法第34-44页
  · 建立遗传算法模型第34-36页
  · 基于遗传算法的半监督聚类算法(LG-SSC)第36-38页
  · 基于遗传算法的改进半监督聚类算法(PLG-SSC)第38-40页
    · 利用类标记信息第38-39页
    · 通过PFDS方法来利用成对约束信息第39-40页
    · PLG-SSC的整体描述第40页
  · 实验结果与分析第40-43页
    · 实验方案第40-41页
    · 结果与分析第41-43页
  · 本章小结第43-44页
结论第44-46页
参考文献第46-50页
在读期间已发表和录用的论文第50-51页
个人简历第51页

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