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半监督分类技术及其算法研究

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半监督分类技术及其算法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第1章 绪论第9-18页
  · 数据挖掘介绍第9-11页
  · 数据分类第11-13页
    · 分类的基本概念第11-12页
    · 数据挖掘中分类的常用方法第12-13页
  · 半监督学习第13-16页
    · 半监督学习的研究现状第13-14页
    · 半监督学习的基本技术第14-16页
  · 半监督学习的意义第16页
  · 本论文的主要工作第16-17页
  · 本论文的组织结构第17-18页
第2章 基于近邻技术的半监督分类算法及其改进第18-29页
  · 引言第18页
  · 相关问题描述第18-19页
    · 半监督学习的定义第18页
    · K最近邻分类算法第18-19页
  · 基于K近邻的半监督自训练(KNN-self-training)分类算法第19-20页
  · 改进的K近邻半监督模型(Improvement KNN-self-training)算法实现第20-22页
  · 实验与讨论第22-28页
    · 数据集及实验方法第22页
    · 实验结果第22-27页
    · 实验结果分析第27-28页
  · 本章小结第28-29页
第3章 半监督支持向量机算法的研究第29-37页
  · 引言第29页
  · 半监督支持向量机模型介绍第29-33页
    · 半监督支持向量机模型第29-30页
    · 一种改进的分支定界的半监督支持向量机算法IBBS~3VM第30-33页
    · 随迭代次数变化的粒子群算法(TVPSO)第33页
  · 一种基于粒子群优化半监督支持向量机参数的分类算法第33-35页
  · 实验与讨论第35-36页
    · 数据集及实验方法第35页
    · 实验结果分析第35-36页
  · 本章小结第36-37页
第4章 基于 Co-training的半监督学习算法的研究第37-45页
  · 引言第37页
  · Co-training的半监督学习算法第37-38页
  · 基于Co-training算法的改进第38-39页
  · 实验与讨论第39-43页
    · 数据集及实验方法第39-40页
    · 实验结果第40-41页
    · 实验结果分析第41-43页
  · 本章小结第43-45页
第5章 全文总结与展望第45-47页
  · 全文总结第45页
  · 进一步的工作第45-47页
参考文献第47-52页
读研期间撰写的论文第52页
读研期间研究项目情况第52页
读研期间获奖情况第52-53页
致谢第53-54页

本篇论文共54页,点击这进入下载页面
 
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