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基于OLS特征排序和相关度聚类的特征选择算法
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基于OLS特征排序和相关度聚类的特征选择算法
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
缩略语对照表第10-13页
第一章 绪论第13-19页
　　1.1 研究背景和动机第13-16页
　　1.2 研究现状第16-17页
　　1.3 方法思路第17-18页
　　1.4 论文组织结构第18-19页
第二章 机器学习的特征选择概述第19-31页
　　2.1 特征选择研究的历史及现状第19页
　　2.2 特征选择的基本概念第19-22页
　　　　2.2.1 机器学习中特征选择的定义第19-20页
　　　　2.2.2 机器学习的特征选择和学习方法第20页
　　　　2.2.3 特征选择与学习的结合方式第20-22页
　　2.3 常用特征选择算法介绍第22-24页
　　　　2.3.1 Filter类-Relief算法第22-23页
　　　　2.3.2 Wrapper类GA-Wrapper第23-24页
　　　　2.3.3 Filter和Wrapper相结合第24页
　　2.4 支持向量机(SVM)第24-28页
　　　　2.4.1 SVM的基本原理第24-26页
　　　　2.4.2 SVM的核函数第26-28页
　　2.5 集成学习算法的定义第28页
　　2.6 本章小结第28-31页
第三章 本文模型与方法第31-45页
　　3.1 基于支持向量基(SVM)的特征排序算法第32-34页
　　　　3.1.1 SVM中的感度第32-33页
　　　　3.1.2 基于SVM感度的特征排序第33-34页
　　3.2 基于正交最小二乘法(OLS)的特征排序第34-40页
　　　　3.2.1 正交最小二乘法第34-37页
　　　　3.2.2 基于正交最小二乘法的特征排序第37-38页
　　　　3.2.3 基于简化OLS的排序算法第38-40页
　　3.3 基于相关度的特征聚类第40-42页
　　　　3.3.1 近邻传播聚类算法第40-41页
　　　　3.3.2 相关度的计算方法第41-42页
　　3.4 集成特征排序算法第42-43页
　　3.5 本章小结第43-45页
第四章 实验结果分析第45-55页
　　4.1 基于正交最小二乘法的特征排序方法第45-51页
　　4.2 集成学习方法结果第51-52页
　　4.3 本章小结第52-55页
第五章 总结与展望第55-57页
参考文献第57-63页
致谢第63-65页
作者简介第65页

本篇论文共65页，点击这进入下载页面。
 
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