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基于半监督和局部降维的多标记数据分类
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基于半监督和局部降维的多标记数据分类
论文目录
摘要
第1-5页
Abstract
第5-9页
1 绪论
第9-15页
· 研究背景与意义
第9-10页
· 国内外研究现状
第10-14页
· 多标记分类算法的研究现状
第10-11页
· 多标记半监督学习和直推式学习
第11-12页
· 集成学习研究现状
第12-13页
· 多标记降维的研究现状
第13-14页
· 论文的主要内容
第14页
· 本文的章节安排
第14-15页
2 多标记学习相关技术的分析和研究
第15-29页
· 多标记分类
第15-19页
· 基于问题转化的方法
第15-17页
· 基于算法改进的方法
第17-19页
· 多标记半监督学习
第19-21页
· 集成学习方法
第21-23页
· 维度约减算法
第23-24页
· 马尔科夫模型
第24-25页
· 标记之间的相关性
第25-28页
· 非条件标记相关性考查方法
第25-27页
· 条件标记相关性
第27-28页
· 本章小结
第28-29页
3 双向马尔科夫随机游走多标记分类
第29-41页
· 数学定义
第29页
· 双向马尔科夫随机游走算法
第29-33页
· TMRW算法基本思想
第29-30页
· TMRW系统框架
第30页
· 类标之间的相关性
第30-31页
· 构建K近邻图
第31页
· 计算t步游走的概率
第31-32页
· 双向马尔科夫随机游走直推式算法描述
第32-33页
· 学习框架
第33-34页
· 实验设计和结果分析
第34-40页
· 实验数据
第34页
· 实验环境和评价指标
第34-36页
· 实验结果与分析
第36-40页
· 本章小结
第40-41页
4 基于局部主成分分析的双向马尔科夫随机游走分类算法
第41-53页
· 数据降维策略
第41-42页
· 基于局部主成分分析的双向马尔科夫随机游走分类
第42-45页
· DBSCAN聚类方法
第43-44页
· 主成分分析(PCA)
第44-45页
· 多标记半监督判别分析(MSDA)
第45-47页
· 实验设计和结果分析
第47-52页
· 实验数据
第47页
· 实验设计
第47-48页
· 评价指标
第48页
· 结果分析
第48-52页
· 本章小结
第52-53页
5 总结和展望
第53-55页
· 全文回顾与总结
第53页
· 下一步工作展望
第53-55页
参考文献
第55-61页
攻读硕士学位期间主要的研究成果
第61-62页
致谢
第62页
本篇论文共
62
页,
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。
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