基于树分解的大规模半监督分类算法

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基于树分解的大规模半监督分类算法

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基于树分解的大规模半监督分类算法

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-7页
目录	第7-9页
第一章绪论	第9-19页
· 选题背景及研究意义	第9-11页
· 半监督分类的概念及基本假设	第11-12页
· 半监督分类的概念	第11页
· 半监督分类的基本假设	第11-12页
· 大规模半监督分类的研究进展与发展方向	第12-16页
· 大规模半监督分类研究进展	第12-16页
· 大规模半监督分类的发展方向	第16页
· 本文的研究内容	第16-17页
· 本文的组织	第17-19页
第二章相关理论及方法	第19-31页
· 聚类特征树	第19-22页
· 聚类特征	第19-20页
· 聚类特征树	第20-21页
· 聚类特征树的建立	第21-22页
· 半监督支持向量机	第22-24页
2.2.1 S~3VM 的算法思想	第22-23页
2.2.2 S~3VM 的典型解法	第23-24页
· 基于图的半监督分类算法	第24-30页
· 图的构造	第25-26页
· 标记传播算法	第26-28页
· 基于图的大规模半监督分类算法	第28-30页
· 本章小结	第30-31页
第三章基于聚类特征树分解的大规模半监督分类算法	第31-41页
· 基于聚类特征树分解的局部学习	第31-34页
3.1.1 CF 树的数据重定位	第31-32页
3.1.2 分支因子对 CF 树分解的影响	第32-33页
3.1.3 CFTD-SSC 算法框架	第33-34页
3.2 CFTD-SSC 框架下的各种算法	第34-40页
3.2.1 CFTD-S~3VM 算法	第34-36页
3.2.2 CFTD-GFHF 算法	第36-37页
3.2.3 CFTD-LGC 算法	第37-39页
3.2.4 CFTD-LGT 算法	第39-40页
· 本章小结	第40-41页
第四章 CFTD-SSC 框架下各种算法的实验及分析	第41-52页
· 实验所用的大规模数据集介绍	第41页
· 实验所采用的算法及运行环境	第41-43页
· 实验与结果分析	第43-50页
· 分支因子和局部训练规模阈值对算法性能的影响	第43-46页
· 基于局部图的半监督分类算法分析比较	第46-48页
4.3.3 基于局部图算法 VS 基于局部 S~3VM 算法	第48-49页
4.3.4 CFTD-SSC 算法 VS 其它算法	第49-50页
· 本章小结	第50-52页
结论与展望	第52-53页
参考文献	第53-59页
攻读硕士学位期间取得的研究成果	第59-60页
致谢	第60-61页
附件	第61 页

本篇论文共61页，点击这进入下载页面。

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