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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,
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