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基于自然邻居和最小生成树的原型选择算法研究

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基于自然邻居和最小生成树的原型选择算法研究
论文目录
 
中文摘要第1-5页
英文摘要第5-10页
1 绪论第10-15页
  1.1 研究背景及意义第10-11页
  1.2 国内外研究现状第11-13页
  1.3 本文研究的主要内容第13页
  1.4 组织结构第13-15页
2 基于k最近邻分类的原型选择概述第15-25页
  2.1 K最近邻分类第15页
  2.2 原型选择基础第15-16页
  2.3 原型选择相关概念第16-17页
  2.4 原型选择评价标准第17页
  2.5 原型选择算法的分类第17-19页
    2.5.1 搜索方向第17-19页
    2.5.2 选择类型第19页
  2.6 基于k最近邻分类的原型选择第19-24页
    2.6.1 CNN算法第19-20页
    2.6.2 ENN算法第20-21页
    2.6.3 TRKNN算法第21-22页
    2.6.4 PSC算法第22-23页
    2.6.5 BNNT算法第23-24页
  2.7 本章小结第24-25页
3 自然邻居第25-33页
  3.1 自然邻居的形成第25-26页
  3.2 自然邻居的定义第26页
  3.3 自然邻居相关特性第26-31页
    3.3.1 值的稳定性第26-29页
    3.3.2 自然邻域图第29-31页
  3.4 本章小结第31-33页
4 基于自然邻居和最小生成树的原型选择算法第33-50页
  4.1 数据预处理第33-35页
  4.2 最小生成树的建立第35-38页
  4.3 原型选择第38-39页
  4.4 算法时间复杂度分析第39-40页
  4.5 实验及分析第40-48页
    4.5.1 人工数据集实验第40-41页
    4.5.2 UCI数据集实验第41-48页
  4.6 本章小结第48-50页
5 总结与展望第50-53页
  5.1 总结第50-51页
  5.2 展望第51-53页
致谢第53-54页
参考文献第54-57页
附录第57页
  A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录第57页
  B. 作者在攻读学位期间参与的科研项目目录第57页

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